Биржа Bybit, потерявшая год назад $1,46 млрд из-за атаки северокорейских хакеров, заявила, что искусственный интеллект помог ей сэкономить $700 млн. Это первый случай, когда крупная централизованная площадка публично оценила эффективность ИИ в борьбе с угрозами. Заявление прозвучало на фоне активных дискуссий о роли ИИ в криптоиндустрии, которые разработчики Биткоина ведут весь месяц.
Как алгоритмы заблокировали кражи до их завершения
Руководство Bybit связало экономию с внедрением систем машинного обучения для мониторинга транзакций и выявления подозрительной активности. По словам представителей биржи, алгоритмы позволили заблокировать попытки вывода средств до того, как они были завершены. Точная разбивка сэкономленной суммы не раскрывается, однако подчёркивается, что речь идёт о предотвращённых кражах и ошибочных переводах.
В компании отметили, что ИИ-модели обучались на данных о предыдущих атаках, включая инцидент с потерей $1,46 млрд. Это позволило системе выявлять паттерны, характерные для действий злоумышленников, и реагировать на них быстрее, чем это делают стандартные протоколы безопасности.
Почему заявление Bybit стало ответом разработчикам Биткоина
Крупнейшая кража в истории криптовалют произошла в феврале 2025 года, когда злоумышленники, связанные с Северной Кореей, взломали один из кошельков биржи. Инцидент привлёк внимание регуляторов и заставил многие площадки пересмотреть подходы к безопасности.
Заявление Bybit стало ответом на утверждения разработчиков Биткоина, которые весь месяц приводили данные о том, что ИИ способен кардинально снизить риски взломов. Теперь у этой гипотезы появилось первое количественное подтверждение от крупного игрока рынка.
Bybit — первая крупная централизованная биржа, которая назвала конкретную сумму сэкономленных средств благодаря ИИ.
Какие барьеры мешают массовому внедрению ИИ на биржах
Успешный кейс Bybit может ускорить внедрение ИИ-решений другими биржами и кастодиальными сервисами. Ранее основным барьером была сложность интеграции таких систем с блокчейн-инфраструктурой и высокая стоимость разработки.
Для пользователей это означает потенциальное повышение безопасности средств, но также и ужесточение контроля за транзакциями. Алгоритмы могут блокировать подозрительные переводы, что иногда приводит к ложным срабатываниям и задержкам.
Остаётся открытым вопрос, смогут ли аналогичные системы защитить децентрализованные протоколы, где нет единого оператора, способного остановить транзакцию. Пока что ИИ демонстрирует эффективность именно в централизованной модели управления, и неизвестно, как адаптировать эти методы для сетей без посредников.