Binubuksan ng Web3 Security Provider na Certik ang Access sa AI Auditing Tool nito para sa mga Developer sa Buong Mundo

Mga Pangunahing Takeaways:

• Inilunsad ng Certik ang AI Auditor nito, isang tool na nakapagtala ng 88.6% hit rate sa mga pagsubok laban sa 35 insidente sa seguridad.
• Ayon kay Ronghui Gu, itinutulak ng tool ang industriya ng Web3 tungo sa high-signal, laging naka-on na depensa para sa mga workflow sa 2026.
• Susunod, palalawakin ng Certik ang modular AI architecture nito sa DeFi at sa mga institusyonal na environment na may mataas na pagsunod sa compliance.

Pagsubok sa Totoong Mundo

Sinabi ng Certik, isang Web3 security platform, noong Martes, Abril 7, na opisyal na nitong inilipat ang artificial intelligence (AI) auditor nito mula sa isang makapangyarihang internal na sistema tungo sa isang solusyong pampubliko. Ang paglulunsad na ito, na pinalakas ng mga open-source integration para sa mga AI coding agent, ay nagmamarka ng mahalagang pagbabago sa AI-first na security roadmap ng Certik—mula sa reaktibong pag-audit tungo sa proaktibo, “laging naka-on” na depensa.

Ayon sa isang pahayag sa media, nakamit ng sistema ang 88.6% eksaktong hit rate sa mga backtest laban sa 35 pangunahing insidente sa seguridad ng Web3 ngayong taon. Natukoy ng sistema ang mga kritikal na kahinaan habang matagumpay na binabawasan ang “ingay” na madalas gumugulo sa mga automated na tool.

“Hindi na ang tanong ay basta kung kaya bang makakita ng mga kahinaan ang AI, kundi kung tunay ba nitong natutulungan ang mga development team na mailitaw ang mga isyung pangseguridad na dapat tugunan, nang mas maaga,” sabi ni Ronghui Gu, co-founder ng Certik. “Sa pamamagitan ng pagsasala sa walang katapusang mga false positive, nagbibigay ang aming AI Auditor ng high-signal, actionable na kalinawan—ginagawang accelerator ang seguridad sa halip na bottleneck.”

Ang low-noise na kakayahan ng sistema ay pinapagana ng isang layered architecture na nagsisimula sa Multiscanner Framework. Hindi tulad ng mga single-model na tool, pinapatakbo ng framework na ito ang mga specialized scanner nang sabay-sabay upang palawakin ang saklaw ng pagtuklas sa iba’t ibang attack vector. Pagkatapos, ang mga natuklasang ito ay pinoproseso ng isang pagmamay-aring tool na nagsasagawa ng multi-round deduplication at sinusuri ang mga alerto para sa semantikong bisa at posibilidad na ma-exploit. Sa pagsupil sa hindi kaugnay na datos, epektibong inaalis ng sistema ang alert fatigue na karaniwang nagpapabagal sa mga development cycle.

Sinusuportahan ang teknikal na pagiging-eksakto nito ng isang Dynamic Knowledge Base, isang sistemang nagsasama ng live feed ng mga totoong exploit at mga umuusbong na pattern ng pag-atake. Sa halip na umasa lamang sa static na training data, inilalapat ng sistema ang kasalukuyang threat intelligence sa mismong sandali ng inference. Nagbibigay-daan ito sa AI Auditor na kumilos bilang force multiplier para sa mga propesyonal sa seguridad, hinahawakan ang baseline detection at pre-audit triage upang makapagpokus ang mga human expert sa mas kumplikado, protocol-level na mga panganib.

Ipinahihiwatig ng paglulunsad ang mas malawak na paglipat ng industriya tungo sa pag-embed ng seguridad nang direkta sa workflow ng developer. Ang modular na disenyo nito ay nagbibigay-daan para sa malalim na pag-customize kapwa sa mga mabilis gumalaw na proyekto ng decentralized finance at sa mga institusyonal na environment na may mataas na pagsunod sa compliance.