وفقًا لموقع Decrypt، اقترح فريق من الباحثين حلاً قائمًا على الذكاء الاصطناعي يسمى Lightning Cat لتحديد نقاط الضعف في العقود الذكية. يستخدم الحل تقنيات التعلم العميق ويعتمد على ثلاثة نماذج تعلم عميق محسنة: CodeBERT، وLSTM، وCNN. يتم تدريب هذه النماذج على مجموعات البيانات التي تضم آلاف العقود الضعيفة. يتفوق نموذج CodeBERT على أدوات الكشف الثابتة، حيث يُظهر درجة f1 مذهلة تبلغ 93.53%، ويلتقط بدقة تركيب ودلالات التعليمات البرمجية ويثبت نفسه كمدقق blockchain قادر.
ومع ذلك، فإن Lightning Cat يأتي مع بعض المخاطر، حيث يمكن أن يكون سيفًا ذا حدين. على الرغم من أنها يمكن أن تعزز أمان العقود الذكية، إلا أن هناك احتمالًا لاستغلال الجهات الفاعلة الضارة لهذه التكنولوجيا، واستخدامها لاكتشاف الأخطاء واستغلالها بدلاً من إصلاحها. وللتخفيف من ذلك، يشجع الباحثون المبرمجين على مراعاة الممارسات الأمنية المناسبة والتحقق من منتجاتهم بانتظام. كما يوصون المطورين بإجراء عمليات تدقيق للكود بشكل منتظم، والخضوع لتدريب آمن على الترميز، واعتماد سياسات مسؤولة للكشف عن الثغرات الأمنية.
تعد مبادرة Lightning Cat جزءًا من اتجاه أوسع حيث تتقارب تقنيات الذكاء الاصطناعي وتقنيات blockchain لتعزيز أمان البرامج. يتضمن هذا الاتجاه نظام اختبار برمجي لامركزي قائم على الذكاء الاصطناعي وتقنية blockchain والذي يجمع بين قوة التعلم العميق وشفافية وموثوقية تقنية blockchain. يعمل هذا الأسلوب على تسريع عملية الكشف عن الثغرات الأمنية بشكل كبير ويثبت فائدته بشكل خاص في سيناريوهات العمل عن بعد. بالإضافة إلى ذلك، فهو يشتمل على نظام الملفات InterPlanetary File System (IPFS) لتخزين البيانات بكفاءة، مما يوفر حلاً شاملاً لتطوير التعليمات البرمجية الآمنة واختبارها في البيئات اللامركزية.