Ledger CTO Guillemet:AI已讓攻防失衡
硬件錢包廠商Ledger首席技術官查爾斯·紀堯姆(Charles Guillemet)公開警告,人工智能技術的普及已經抹平了加密安全領域中防禦方長期以來相對攻擊者的優勢。
紀堯姆認爲,過去防禦方(安全團隊、審計機構、錢包廠商)往往憑藉更專業的技術資源和更系統的風險識別能力,在與攻擊者的對抗中佔據相對優勢;但隨着AI工具的普及,攻擊者同樣能夠藉助AI大幅提升漏洞挖掘、釣魚話術生成、惡意代碼編寫等環節的效率,使得原本存在的技術門檻差距被迅速拉平。
與此同時,紀堯姆還批評了一種他稱爲"注意力農場式漏洞披露"(engagement-farming bug disclosures)的行爲模式,即部分安全研究人員或自媒體賬號爲博取社交平臺關注度和流量,選擇以博眼球的方式公開披露漏洞信息,而非通過負責任的渠道進行披露。
紀堯姆將這種行爲直接定性爲"用別人的風險做流量農場"(attention farming with someone else's risk),意指此類公開披露方式雖然爲披露者本人帶來關注度和聲譽收益,但實際承擔漏洞被惡意利用風險的卻是普通用戶、協議方及相關生態參與者,形成收益與風險主體錯配的問題。
作爲全球主要的加密硬件錢包廠商之一,Ledger此前長期是加密資產安全領域漏洞報告和安全研究的重點關注對象,紀堯姆的表態某種程度上也反映出行業內部對當前漏洞披露生態失序問題的擔憂,即流量驅動的披露方式可能與傳統負責任披露(responsible disclosure)機制產生衝突。
從行業影響角度看,若AI確實系統性抹平了攻防兩端的技術門檻差異,意味着依賴傳統人工審計和響應速度構建安全護城河的錢包廠商、交易所及協議方,都需要重新評估自身安全投入結構;而那些率先將AI能力應用於主動防禦(如AI輔助的異常交易監測、智能合約自動化審計)的廠商,可能在新一輪攻防博弈中重新建立相對優勢,行業安全支出預計將進一步向AI驅動的防禦工具傾斜。
來源:公開信息
ABAB AI 解讀
Ledger自2014年成立以來,憑藉硬件冷錢包產品在加密資產存儲安全領域建立了行業標杆地位,但公司此前也曾在2020年遭遇大規模數據泄露事件,數十萬用戶的個人信息被公開,此後Ledger持續加大在安全響應和用戶教育方面的投入;紀堯姆作爲公司CTO,此前也多次就釣魚攻擊、供應鏈攻擊等威脅公開發聲。
AI技術在安全攻防兩端的資本投入路徑正呈現分化——攻擊者一方几乎零成本地利用開源大模型或商用AI工具生成釣魚郵件、深度僞造語音視頻及自動化漏洞掃描腳本,邊際成本極低;而防禦方要構建同等能力的AI安全工具,則需要持續投入訓練數據、模型微調及專業安全團隊,資本投入門檻明顯更高,這種投入不對稱正是紀堯姆所說"防禦優勢被抹平"的底層原因。
這一現象與傳統網絡安全行業早年從"病毒查殺軟件佔據優勢"到"利用自動化工具的黑產集團快速迭代攻擊手段追平差距"的歷史路徑高度相似,加密行業目前正複製這一轉折點——此前幾年加密安全行業普遍認爲專業審計機構和硬件錢包廠商掌握技術制高點,如今隨着AI工具普及,這一制高點正在被系統性削弱。
本質屬於技術替代驅動下的攻防結構重構——AI作爲通用生產力工具,同時提升了攻擊方和防禦方的效率,但由於攻擊方的行爲通常不受合規、審計流程等約束,能夠更快速地將AI能力轉化爲實戰攻擊能力,而防禦方受制於產品發佈週期、合規審查等流程性成本,導致AI紅利在攻防兩端的釋放速度出現結構性錯位,這也是"防禦者優勢被抹平"這一判斷背後的機制核心。
ABAB News · 認知定律
AI不分善惡,誰先用誰先贏。
流量套利的漏洞披露,是拿別人的風險換自己的關注度。
技術門檻一旦被拉平,比的就是響應速度。