Live Chat

Crypto News

Cryptocurrency News 7 months ago
ENTRESRUARPTDEFRZHHIIT

एआई का वादा और सीमाएं: जीपीटी -4 कोड विश्लेषण में कुशल लेकिन सुरक्षा ऑडिट के लिए अपर्याप्त है, सेलस अध्ययन से पता चलता है

Algoine News
Summary:
सेलस सिक्योरिटी के शोधकर्ताओं के एक अध्ययन से पता चलता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली जीपीटी -4 कोड बनाने और विश्लेषण करने में वादा दिखाती है लेकिन सुरक्षा ऑडिटिंग में कम हो जाती है। SolidiFI-बेंचमार्क भेद्यता पुस्तकालय से 35 स्मार्ट अनुबंधों का उपयोग करते हुए, यह वास्तविक सकारात्मक की पहचान करने में 80% सटीकता प्राप्त करने के लिए पाया गया, हालांकि इसकी याद दर कम 11% थी। शोधकर्ता स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट ऑडिट में बेहतर सटीकता और दक्षता के लिए एआई सिस्टम के साथ पारंपरिक ऑडिटिंग विधियों और उपकरणों के निरंतर उपयोग की सलाह देते हैं।
वैश्विक ब्लॉकचेन सुरक्षा फर्म सेलस सिक्योरिटी के शोधकर्ताओं ने हाल ही में एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रणाली, जीपीटी -4 की क्षमताओं पर ध्यान केंद्रित करने वाले एक अध्ययन से निष्कर्षों का खुलासा किया है। उन्होंने पाया कि जबकि यह कोडिंग भाषा बनाने और विश्लेषण करने में माहिर है, यह अभी तक सुरक्षा परीक्षक के रूप में उपयोग के लिए उपयुक्त नहीं है। प्रकाशित पेपर के अनुसार, GPT-4 में स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट ऑडिट की सहायता के लिए संभावित लाभ हैं, मुख्य रूप से कोड विश्लेषण में और भेद्यता युक्तियाँ प्रदान करना। फिर भी, कमजोरियों की पहचान करने में इसकी प्रतिबंधित क्षमता के कारण, यह वर्तमान में विशेषज्ञ ऑडिटिंग अनुप्रयोगों और अनुभवी लेखा परीक्षकों को पूरी तरह से प्रतिस्थापित नहीं कर सकता है। संभावित सुरक्षा खामियों की पहचान करने की एआई की क्षमता का आकलन करने के लिए, सेलस की टीम ने सॉलिडिफी-बेंचमार्क भेद्यता पुस्तकालय से कुल 35 स्मार्ट अनुबंधों का उपयोग किया, जिसमें कुल 732 भेद्यताएं प्रदर्शित हुईं, और सात प्रचलित प्रकार की कमजोरियों की जांच की। उनके शोध से पता चला कि चैटजीपीटी प्रणाली सच्ची सकारात्मकता की पहचान करने में कुशल है - वास्तविक कमजोरियां जो वास्तविक दुनिया के संदर्भ में आगे की जांच की आवश्यकता है। इसने परीक्षणों में 80% से अधिक सटीकता का प्रदर्शन किया। लेकिन, यह झूठी नकारात्मक उत्पन्न करने में एक महत्वपूर्ण मुद्दे से ग्रस्त है। इस पहलू को एक मीट्रिक द्वारा निर्धारित किया जाता है जिसे "रिकॉल रेट" के रूप में जाना जाता है। टीम द्वारा किए गए प्रयोगों में, GPT-4 के लिए रिकॉल दर 11% जितनी कम थी (जितना अधिक, बेहतर)। इस तरह के परिणामों ने शोधकर्ताओं को यह निष्कर्ष निकालने के लिए प्रेरित किया कि GPT-4 में भेद्यता का पता लगाने की क्षमता सीमित है, जो केवल 33% की चरम सटीकता प्राप्त करती है। इस प्रकार, स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट ऑडिट के लिए विशेष ऑडिट टूल और पारंपरिक मानव विशेषज्ञता के उपयोग की सिफारिश तब तक की जाती है जब तक कि GPT-4 जैसे AI सिस्टम में सुधार नहीं हो जाता। अंत में, जबकि GPT-4 स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट ऑडिट के दौरान सहायता प्रदान कर सकता है, विशेष रूप से कोड विश्लेषण और भेद्यता संकेतों के साथ, इसके उपयोग को अभी भी ऑडिट प्रक्रिया की पूर्णता और वैधता को बढ़ाने के लिए अन्य ऑडिट प्रथाओं और उपकरणों द्वारा समर्थित करने की आवश्यकता है।

Published At

2/20/2024 7:41:30 PM

Disclaimer: Algoine does not endorse any content or product on this page. Readers should conduct their own research before taking any actions related to the asset, company, or any information in this article and assume full responsibility for their decisions. This article should not be considered as investment advice. Our news is prepared with AI support.

Do you suspect this content may be misleading, incomplete, or inappropriate in any way, requiring modification or removal? We appreciate your report.

Report

Fill up form below please

🚀 Algoine is in Public Beta! 🌐 We're working hard to perfect the platform, but please note that unforeseen glitches may arise during the testing stages. Your understanding and patience are appreciated. Explore at your own risk, and thank you for being part of our journey to redefine the Algo-Trading! 💡 #AlgoineBetaLaunch