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Scientific Reports presenta la solución pionera de Salus para las vulnerabilidades de blockchain: Detalles
- Salus, una empresa de seguridad web3, publicó una investigación en 'Scientific Reports', una subrevista de 'Nature', sobre el uso del aprendizaje profundo para detectar vulnerabilidades entracinteligentes.
- Su modelo de aprendizaje profundo, 'Lightning Cat', logró una puntuación f1 del 93,53 % en ladentde vulnerabilidades, superando potencialmente los métodos actuales.
- El avance de Salus representa un avance significativo en la seguridad de la cadena de bloques, con aplicaciones en toda la pila de cadenas de bloques para reducir los riesgos de explotación.
Salus, una destacada empresa de seguridad web3, ha publicado su destacada investigación en «Scientific Reports», una revista subsidiaria de la prestigiosa revista «Nature». Cabe destacar que «Nature» es una revista internacional semanal que se erige como un referente de investigación científica de alta calidad y revisada por pares. Abarca una amplia gama de campos de la ciencia y la tecnología, y se distingue por su compromiso con la originalidad, la relevancia, el interés interdisciplinario y la actualidad de sus conocimientos.
Esta publicación marca un logro notable tanto para Salus como para la comunidad web3 más amplia, subrayando la creciente relevancia de la tecnología blockchain en el discurso científico.
El aprendizaje profundo transforma la detección de vulnerabilidades
El artículo de investigación, titulado «Solución basada en aprendizaje profundo para la detección de vulnerabilidades en contratos inteligentestrac, analiza la aplicación de técnicas de aprendizaje profundo paradentinteligentestrac. Los resultados del estudio revelan una impresionante puntuación F1 del 93,53 % en la detección de vulnerabilidades mediante modelos de aprendizaje profundo. Este logro indica que el enfoque podría superar a los métodos existentes en eficiencia y precisión.
Uno de los desafíos críticos en las comprobaciones de vulnerabilidades actuales es la propensión a falsos positivos o negativos debido a la incapacidad de comprender completamente la lógica compleja del código. El aprendizaje profundo, libre de reglasdefi, ofrece una solución dinámica que puede evolucionar continuamente para reconocer nuevos tipos de vectores de ataque. Jiayi Li, cofundador de Salus, expresó su gratitud a "Scientific Reports" por reconocer su investigación. Esta publicación no solo destaca la rigurosa metodología del equipo, sino que también representa la maduración de las tecnologías web3.
El Gato Relámpago de Salus: Una nueva era en la seguridad del código
La investigación de Salus presenta «Lightning Cat», una novedosa herramienta basada en aprendizaje profundo diseñada para la detección de vulnerabilidades entracinteligentes. Esta herramienta integra tres modelos avanzados de aprendizaje profundo para maximizar la precisión en ladentde posibles vulnerabilidades de seguridad. La versatilidad de «Lightning Cat» se extiende más allá de lostracinteligentes, con posibles aplicaciones en diversos tipos de código dentro de la infraestructura blockchain. Este desarrollo promete mejorar la fiabilidad del código y reducir significativamente los riesgos asociados a su explotación, lo que podría evitar pérdidas financieras sustanciales.
El compromiso de Salus con la mejora de la seguridad web3 sedent en su continua investigación tecnológica y promoción de la capa de aplicación de Conocimiento Cero (ZK) de EVM. Al ayudar a las DAPP de EVM a migrar eficientemente a ZK, Salus se sitúa a la vanguardia del avance de la seguridad blockchain.
Salus, reconocida por su enfoque holístico en seguridad web3, cuenta con una amplia experiencia tanto en seguridad tradicional como en blockchain. La misión de la compañía es abordar los complejos desafíos de seguridad de la industria y democratizar el acceso a soluciones de seguridad robustas. Con el objetivo de convertirse en un proveedor líder de confianza en seguridad web3, Salus se centra en garantizar que sus clientes puedan aprovechar las ventajas de la tecnología blockchain de forma segura ydent.
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Damilola Lawrence
Damilola Lawrence lleva más de cinco años cubriendo noticias sobre criptomonedas y tecnología. Anteriormente, compartió análisis y perspectivas sobre criptomonedas para TheShibMagazine, CryptoMode, Qweens Magazine y The Recording Academy, antes de dedicarse a la Web3. En Cryptopolitan, es especialista en predicción de precios de criptomonedas. Tras obtener su licenciatura, cursó un máster en Ciberseguridad Informática en la Universidad Maria Curie-Skłodowska.
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