잊혀진 암호화폐 지갑을 저장할 수 있나요? AI는 검색을 돕기 위해 사용될 수 있습니다

저자: Chloe, PANews

암호화폐 시장의 인기는 높아지고 있으며, 자산의 다양성과 복잡성도 증가하고 있습니다. 하지만 이는 첨단 기술과 혁신적인 애플리케이션 덕분에 더 많은 손실과 추적 불가능성을 추가합니다. 논의 중인 자산의 수. 추정에 따르면, 비밀번호 분실, 하드웨어 고장 등 예상치 못한 사건으로 인해 수천억 달러 규모의 가상 화폐 시장이 여전히 정체 상태에 있습니다.

연구에 따르면 전체 공급량 2,100만 비트코인 ​​중 약 600만 비트코인이 분실된 것으로 간주됩니다. 가능한 원인으로는 비밀번호 분실, 하드웨어 손상 또는 자산 소유자가 더 이상 살아 있지 않은 경우 등이 있습니다. 그리고 비트코인의 29%는 지난 5년 동안 움직이지 않았습니다. 물론 여기에는 장기 투자자나 장기간 거래하는 사용자도 포함될 수 있습니다. 하지만 실제로는 단순히 사용자가 비밀번호를 잊어버렸거나 기술적 문제로 인해 비밀번호를 얻을 수 없다는 이유로 복구할 수 없는 비트코인도 많습니다.

예를 들어, 2013년 영국인 James Howells는 실수로 7,500개의 비트코인이 들어 있는 하드 드라이브를 버렸습니다. 말할 필요도 없이 현재 시장 가치는 하드 드라이브가 여전히 쓰레기장에 묻혀 있다는 것입니다. CTO인 스테판 토마스(Stefan Thomas)는 이전에 자신이 소유한 7,002개의 비트코인이 하드웨어 지갑 IronKey의 개인 키에 호스팅되어 있었지만 비밀번호를 잊어버렸고 비밀번호를 추측할 수 있는 기회는 10번 중 2번뿐이었다고 밝혔습니다. 7,002개의 에스크로 비트코인은 삭제되어 블랙홀에서 영구적으로 손실됩니다.

요즘은 다행히 인공지능 기술의 지속적인 발전으로 잃어버린 디지털 자산을 복구할 수 있게 되었습니다. 암호화폐 지갑 복구 서비스는 이제 사용자가 자산 규모에 관계없이 소프트웨어 지갑이나 하드웨어 지갑에서 분실된 비트코인 ​​또는 이더리움을 복구하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

AI+GPU+알고리즘

첫 번째는 AI 훈련 모델, 특히 암호화폐 자산 검색을 위한 프론트 엔드 기술이 된 PASS-GPT와 같은 OpenAI 기반의 GPT-2 모델입니다. PASS-GPT는 사용자 행동, 비밀번호 패턴 등에 대한 대량의 데이터를 분석할 수 있으며, 엄청난 양의 데이터를 분석할 수 있습니다. 이 데이터를 통해 모델은 가능한 비밀번호 구조와 공통 어휘를 식별하여 사용자가 설정할 수 있는 비밀번호를 예측할 수 있으며, PASS-GPT는 단계별 샘플링 기술을 사용하여 일련의 해독하기 어려운 비밀번호 조합을 생성할 수 있어 매우 효과적입니다. 무차별 대입 크래킹 공격의 경우 직접적으로 생각하기 쉽지 않은 비밀번호 옵션을 효율적으로 생성하여 손실된 자산을 복구할 가능성을 높이기 때문에 특히 중요합니다.

테스트에 따르면 PASS-GPT는 단계적 샘플링 기술을 통해 비밀번호 추측 능력이 다른 모델보다 20% 더 우수합니다.

최신 GPU와 CPU의 강력한 성능은 위에서 언급한 AI 모델에 뛰어난 컴퓨팅 이점을 제공합니다. 오늘날 GPU(그래픽 처리 장치)와 CPU(중앙 처리 장치)의 시너지는 인공 지능 개발을 촉진하는 핵심 요소가 되었습니다.

GPU는 원래 컴퓨터 그래픽 및 게임 이미지 처리용으로 설계되었으며 대규모 병렬 계산을 수행하는 데 매우 효율적입니다. 이는 GPU가 동시에 수천 개의 컴퓨팅 작업을 처리할 수 있어 비밀번호 추측과 같은 "무차별 대입" 공격에 매우 적합하다는 것을 의미합니다. 이 공격에서 컴퓨터는 올바른 비밀번호를 찾을 때까지 가능한 모든 비밀번호 조합을 시도합니다. GPU는 이러한 계산을 빠르게 처리할 수 있기 때문에 PASS-GPT와 같은 AI 모델을 결합하여 소프트웨어와 하드웨어를 모두 최고 수준으로 업그레이드하여 전체 컴퓨팅 시스템을 더욱 강력하게 만듭니다.

마지막으로 암호화 지갑 비밀번호를 검색하려면 "부채널 공격(SCA)"에 대한 보호를 강화하는 기능도 필요합니다. 부채널 공격은 비밀번호를 직접 해독하는 것이 아니라 컴퓨터가 암호화 작업을 수행할 때 발생하는 물리적 신호(전력 소모, 전자파 방사 등)를 분석해 핵심 정보의 취약점을 찾아내는 보안 공격 방법이다. 예를 들어, 공격자가 특정 작업 중에 하드웨어 전력 소비의 미묘한 변화를 감지할 수 있는 경우 수행 중인 암호화 작업이나 키의 특정 부분을 추론할 기회를 가질 수 있습니다.

이러한 공격으로부터 암호화폐를 보호하기 위해 많은 AI 알고리즘 전문가들이 새로운 전략과 기술을 개발하고 배포하고 있습니다. 무작위성을 높이는 것, 즉 암호화 프로세스에 무작위 작업을 추가하여 공격자가 물리적 신호에서 의미 있는 정보를 추출하기 어렵게 만드는 것, 알고리즘 설계를 개선하는 것 등을 포함하여 부채널 공격에 저항하는 능력을 먼저 고려해야 합니다. 예를 들어 알고리즘의 실행 방법과 실행 시간이 처리되는 비밀 정보(예: 비밀번호, 키 등)에 따라 달라지지 않도록 하기 위해 마지막으로 특수 하드웨어를 사용하고 특수 하드웨어 구성 요소를 개발합니다. 다양한 작업 중에 동일하거나 유사한 양의 전력을 소비하여 부채널 공격에 저항할 수 있습니다.

비트코인과 가상화폐의 보안은 양방향입니다. 어느 정도의 보안을 보장하지만 그렇게 하지 못할 수도 있습니다. 다행히 AI 기술, 하드웨어 컴퓨팅 성능, 알고리즘의 발전으로 인해 실수로 자산을 잃은 사용자에게 새로운 가능성이 열리고 더 많은 희망이 생겼습니다.

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