機会か、それとも潜在的なリスクか？　CertiK最高セキュリティ責任者がAIのWeb3.0における二面性を解説

2025.04.14

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機会か、それとも潜在的なリスクか？　CertiK最高セキュリティ責任者がAIのWeb3.0における二面性を解説

リアルタイムの脅威検出から自動監査まで、AIは強力なセキュリティソリューションを提供することでWeb3.0エコシステムを強化できる。しかし、リスクが全くないわけではない。

2025.04.14 - 09:18:37

Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察

執筆：Wang Tielei、Wang Tielei

最近、ブロックチェーンメディアCCNはCertiKの最高セキュリティ責任者であるWang Tielei博士による記事を掲載し、AIがWeb3.0のセキュリティ体制に与える二面性について詳述した。この記事では、AIが脅威検出やスマートコントラクト監査において優れた性能を発揮し、ブロックチェーンネットワークの安全性を大幅に強化できる一方で、過度に依存したり不適切に統合すると、Web3.0の分散化原則に反するだけでなく、ハッカーに付け入られる隙を与える可能性があると指摘している。

Wang博士は、AIは人間の判断を置き換える「万能薬」ではなく、人間の知性と協働する重要なツールであると強調している。AIは人間の監督と結びつき、透明性が高く監査可能な方法で活用されることで、セキュリティと分散化の両立が可能になる。CertiKは今後もこの方向性を牽引し、より安全で透明かつ分散化されたWeb3.0社会の実現に貢献していく。

以下、記事全文：

Web3.0はAIを必要としている――だが、統合方法を誤れば、その核心原則を損なう可能性がある

主なポイント：

リアルタイムでの脅威検出および自動スマートコントラクト監査により、AIはWeb3.0のセキュリティを著しく向上させている。
リスクとしては、AIへの過度な依存や、ハッカーが同様の技術を利用して攻撃を仕掛ける可能性が挙げられる。
AIと人間の監督を組み合わせるバランスの取れたアプローチを採ることで、セキュリティ対策がWeb3.0の分散化原則に適合することを確保すべきである。

Web3.0技術はデジタル世界を再構築しつつあり、分散型金融（DeFi）、スマートコントラクト、ブロックチェーンベースのIDシステムの発展を推進している。しかし、これらの進歩は複雑なセキュリティおよび運用上の課題も同時に引き起こしている。

長年にわたり、デジタル資産分野におけるセキュリティ問題は常に懸念されてきた。サイバー攻撃がますます巧妙化するにつれ、この問題はさらに緊急性を増している。

AIは明らかにサイバーセキュリティ分野において大きな潜在能力を持つ。機械学習アルゴリズムやディープラーニングモデルはパターン認識、異常検知、予測分析に優れており、これらはブロックチェーンネットワークの保護にとって極めて重要である。

AIベースのソリューションは、人的チームよりも迅速かつ正確に悪意ある活動を検出することで、すでにセキュリティの向上に寄与している。

たとえば、AIはブロックチェーンデータや取引パターンを分析して潜在的な脆弱性を特定し、早期警戒信号を発見することで攻撃を予測することが可能だ。

このような能動的防御は、従来の被害発生後に反応する受動的対応策と比べて顕著な利点を持つ。

さらに、AI駆動型の監査はWeb3.0のセキュリティプロトコルの基盤となりつつある。分散型アプリケーション（dApps）とスマートコントラクトはWeb3.0の二大柱であるが、それらはエラーや脆弱性に対して非常に敏感である。

AIツールは監査プロセスの自動化に利用され、人間の監査担当者が見落とす可能性のあるコード上の脆弱性をチェックしている。

これらのシステムは、複雑で規模の大きなスマートコントラクトやdAppのコードベースを高速にスキャンでき、プロジェクトがより高いセキュリティレベルで立ち上がることを保証する。

Web3.0セキュリティにおけるAIのリスク

多くの利点がある一方で、AIのWeb3.0セキュリティへの適用には欠点もある。AIの異常検知能力は非常に価値が高いものの、自動化システムに過度に依存するリスクがある。なぜなら、こうしたシステムは必ずしもすべてのサイバー攻撃の繊細なニュアンスを捉えられるわけではないからだ。

そもそも、AIシステムの性能はその訓練データに完全に依存している。

悪意ある行為者がAIモデルを操作または騙すことに成功すれば、彼らはその弱点を利用してセキュリティ対策を回避できるかもしれない。たとえば、ハッカーはAIを使って高度なフィッシング攻撃を仕掛けたり、スマートコントラクトの動作を改ざんしたりすることができる。

これは危険な「ネズミ捕りゲーム」を引き起こしかねず、ハッカーとセキュリティチームが同じ最先端技術を使い、力関係が予測不能に変化する恐れがある。

また、Web3.0の分散的本質は、AIをセキュリティフレームワークに統合する上での独自の課題を生んでいる。分散ネットワークでは、制御権が多数のノードや参加者に分散しており、AIシステムの効果的な稼働に必要な一貫性を確保することが難しい。

Web3.0は本質的に断片化されているのに対し、AIは通常クラウドサーバーや大規模データセットに依存する集中的特性を持っているため、Web3.0が重視する分散化理念と衝突する可能性がある。

AIツールが分散ネットワークにシームレスに統合されなければ、Web3.0の核心原則が損なわれる恐れがある。

人間の監督 vs 機械学習

もう一つ懸念されるのは、AIがWeb3.0セキュリティにおいて果たす倫理的側面である。サイバーセキュリティ管理にAIへの依存が高まるほど、重要な意思決定に対する人間の監督が減少してしまう。機械学習アルゴリズムは脆弱性を検出できるが、ユーザーの資産やプライバシーに影響を与えるような判断を行う際には、必要な道徳的配慮や文脈的理解を持ち合わせていないことが多い。

Web3.0における匿名かつ取り消し不能な金融取引の状況下では、これが深刻な結果を招く可能性がある。例えば、AIが正当な取引を誤って疑わしいものと判定し、資産が不当に凍結される事態が生じ得る。AIシステムがWeb3.0セキュリティにおいてますます重要な役割を担う中、誤りを訂正したり曖昧な状況を解釈したりするために、人的な監督を維持することが不可欠である。