- 웹3 보안 기업 Salus가 ‘Nature’의 자매지인 ‘Scientific Reports’에 스마트 계약의 취약점을 탐지하기 위한 딥러닝 활용 방안을 주제로 연구 결과를 게재했습니다.
- Salus의 딥러닝 모델 ‘Lightning Cat’은 취약점 식별에서 93.53%의 F1 점수를 달성했으며, 이는 기존 방법론을 능가할 수 있는 수치입니다.
- Salus의 이번 돌파구는 블록체인 보안 분야에서 중요한 진전을 의미하며, 전체 블록체인 스택 전반에 적용되어 악용 위험을 줄이는 데 기여합니다.
저명한 웹3 보안 회사인 Salus는 저명한 'Nature'의 자사지인 'Scientific Reports'에 뛰어난 연구를 게재했습니다. 'Nature'는 고품질의 동료 검토 과학 연구의 등대 역할을 하는 주간 국제 저널이라는 점을 아는 것이 중요합니다. 이는 독창성, 중요성, 학제간 관심사, 시의적절한 통찰력에 대한 헌신으로 구별되며 과학 및 기술의 광범위한 분야를 다룹니다.
이 간행물은 Salus와 더 넓은 웹3 커뮤니티 모두에게 주목할 만한 성취를 나타내며, 과학적 담론에서 블록체인 기술의 증가하는 관련성을 강조합니다.
딥러닝이 취약점 감지를 혁신하다
연구 논문인 '딥러닝 기반 스마트 계약 취약점 감지 솔루션'은 스마트 계약의 취약점을 식별하는 데 딥러닝 기술의 적용을 조사합니다. 연구의 발견은 딥러닝 모델을 사용한 취약점 감지에서 93.53%의 인상적인 f1-점수를 보여줍니다. 이 성취는 이 접근법이 효율성과 정확성 측면에서 기존 방법을 능가할 잠재력을 가지고 있음을 나타냅니다.
현재 취약점 검사에서 주요 과제 중 하나는 복잡한 코드 로직을 완전히 이해하지 못해 인한 위양성 또는 위음성의 경향입니다. 미리 정의된 규칙에 얽매이지 않는 딥러닝은 새로운 유형의 공격 벡터를 지속적으로 인식할 수 있는 진화하는 동적 솔루션을 제공합니다. Salus의 공동 창립자 Jiayi Li는 'Scientific Reports'가 그들의 연구를 인정해 준 것에 감사의 뜻을 표했습니다. 이 간행물은 팀의 엄격한 방법론을 강조할 뿐만 아니라 웹3 기술의 성숙을 의미합니다.
Salus의 Lightning Cat: 코드 보안의 새로운 시대
Salus의 연구는 스마트 계약 취약점 감지를 위해 설계된 새로운 딥러닝 기반 도구인 'Lightning Cat'을 소개합니다. 이 도구는 잠재적인 보안 약점을 식별하는 정확도를 극대화하기 위해 세 가지 고급 딥러닝 모델을 통합합니다. 'Lightning Cat'의 다재다능함은 스마트 계약을 넘어 블록체인 인프라 내 다양한 코드 유형에 걸쳐 잠재적 응용 분야를 가집니다. 이 발전은 코드 신뢰성을 향상시키고 코드 악용과 관련된 위험을 크게 줄여 상당한 재정적 손실을 예방할 수 있을 것으로 기대됩니다.
Salus의 웹3 보안 고취에 대한 헌신은 지속적인 기술 연구와 EVM 제로 지식(ZK) 애플리케이션 계층에 대한 옹호에서 분명히 드러납니다. EVM의 DAPP가 ZK DAPP로 효율적으로 전환하는 것을 지원함으로써 Salus는 블록체인 보안 발전의 최전선에 있습니다.
전통적 및 블록체인 보안 영역 모두에서 광범위한 경험을 활용하는 웹3 보안에 대한 포괄적 접근 방식으로 유명한 Salus입니다. 회사의 사명은 업계 내 복잡한 보안 과제에 대응하고 강력한 보안 솔루션에 대한 접근을 민주화하는 것입니다. 웹3 보안의 선도적인 신뢰 제공자가 되기를 목표로 하는 Salus는 고객이 블록체인 기술의 이점을 안전하고 자신 있게 활용할 수 있도록 보장하는 데 중점을 둡니다.
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다밀롤라 로런스
다밀롤라 로런스는 5 년 이상 암호화폐 시장과 기술 관련 뉴스를 보도해 왔습니다. 그는 이전에 TheShibMagazine, CryptoMode, Qweens Magazine, The Recording Academy 에서 암호화폐 인사이트와 분석을 공유했으며, 웹3 분야로 전환했습니다. Cryptopolitan 에서는 암호화폐 가격 예측 전문가로 활동하고 있습니다. 학사 학위를 마친 후 현재 Maria Curie-Skłodowska 대학교에서 IT 사이버보안 석사 과정을 이수 중입니다.
