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A Scientific Reports destaca a solução pioneira da Salus para vulnerabilidades em blockchain: Detalhes
- A Salus, uma empresa de segurança web3, publicou uma pesquisa na 'Scientific Reports', uma sub-revista da 'Nature', sobre o uso de aprendizado profundo para detectar vulnerabilidades emtracinteligentes.
- Seu modelo de aprendizado profundo, 'Lightning Cat', alcançou uma pontuação F1 de 93,53% nadentde vulnerabilidades, potencialmente superando os métodos atuais.
- A inovação da Salus representa um avanço significativo na segurança da blockchain, com aplicações em toda a cadeia de valor da blockchain para reduzir os riscos de exploração.
A Salus, uma importante empresa de segurança web3, teve sua pesquisa de destaque publicada na 'Scientific Reports', uma revista subsidiária da prestigiada 'Nature'. É importante saber que a 'Nature' é uma revista internacional semanal que se destaca como um farol de pesquisa científica de alta qualidade e revisada por pares. Ela abrange uma ampla gama de campos da ciência e tecnologia, distinguindo-se por seu compromisso com a originalidade, a relevância, o interesse interdisciplinar e as análises oportunas.
Esta publicação representa uma conquista notável tanto para a Salus quanto para a comunidade web3 em geral, ressaltando a crescente relevância da tecnologia blockchain no discurso científico.
Aprendizado profundo transformando a detecção de vulnerabilidades
O artigo de pesquisa, intitulado “Solução baseada em aprendizado profundo para detecção de vulnerabilidades em contratos inteligentestrac, investiga a aplicação de técnicas de aprendizado profundo nadentde vulnerabilidades em contratos inteligentestracOs resultados do estudo revelam uma impressionante pontuação F1 de 93,53% na detecção de vulnerabilidades usando modelos de aprendizado profundo. Essa conquista indica que a abordagem tem o potencial de superar os métodos existentes em eficiência e precisão.
Um dos principais desafios nas verificações de vulnerabilidade atuais é a propensão a falsos positivos ou negativos devido à incapacidade de compreender completamente a lógica complexa do código. O aprendizado profundo, livre de regrasdefi, oferece uma solução dinâmica que pode evoluir continuamente para reconhecer novos tipos de vetores de ataque. Jiayi Li, cofundadora da Salus, expressou gratidão à revista 'Scientific Reports' pelo reconhecimento de sua pesquisa. Esta publicação não apenas destaca a metodologia rigorosa da equipe, mas também sinaliza a maturidade das tecnologias web3.
O Gato Relâmpago da Salus: Uma nova era de segurança de código
A pesquisa da Salus apresenta o 'Lightning Cat', uma nova ferramenta baseada em aprendizado profundo, projetada para a detecção de vulnerabilidades emtracinteligentes. Essa ferramenta integra três modelos avançados de aprendizado profundo para maximizar a precisão nadentde potenciais fragilidades de segurança. A versatilidade do 'Lightning Cat' vai além dostracinteligentes, com aplicações potenciais em diversos tipos de código dentro da infraestrutura blockchain. Esse desenvolvimento promete aprimorar a confiabilidade do código e reduzir significativamente os riscos associados à exploração de vulnerabilidades, potencialmente evitando perdas financeiras substanciais.
O compromisso da Salus em elevar a segurança da web3 édent em sua contínua pesquisa tecnológica e defesa da camada de aplicação Zero-Knowledge (ZK) da EVM. Ao auxiliar os DApps na EVM a migrarem de forma eficiente para DApps ZK, a Salus está na vanguarda do avanço da segurança em blockchain.
A Salus, reconhecida por sua abordagem holística à segurança web3, aproveita sua vasta experiência tanto em segurança tradicional quanto em segurança blockchain. A missão da empresa é enfrentar os complexos desafios de segurança do setor e democratizar o acesso a soluções de segurança robustas. Com a ambição de se tornar uma provedora líder em segurança web3, a Salus se concentra em garantir que seus clientes possam aproveitar as vantagens da tecnologia blockchain de forma segura edent.
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Damilola Lawrence
Damilola Lawrence cobre notícias sobre mercados de criptomoedas e tecnologia há mais de 5 anos. Anteriormente, compartilhou insights e análises sobre criptomoedas para TheShibMagazine, CryptoMode, Qweens Magazine e The Recording Academy, antes de se dedicar à Web3. Na Cryptopolitan, ele é especialista em previsão de preços de criptomoedas. Após concluir a graduação, iniciou um mestrado em Segurança Cibernética na Universidade Maria Curie-Skłodowska.
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