Vitalik Buterin yapay zeka siber güvenlik kıyameti iddiasını reddetti - Olivia Stephanie

Buterin, 17 Eylül'de X'te yaptığı paylaşımda, "yapay zeka hacklemenin siber güvenliğin sonunu getireceği" yönündeki giderek yaygınlaşan görüşe katılmadığını yazdı. Kripto para tutmaya devam eden kişilerin, güvenli dijital sistemlerin daha güçlü otomatik saldırılara dayanabileceğine örtük olarak bahse girdiğini söyledi ve kendi net servetinin yaklaşık %90'ının hâlâ kriptoda olduğunu ekledi.

Argümanının merkezinde, yazılımın önceden tanımlanmış özelliklere göre davranıp davranmadığını belirlemek için matematiksel belirtimler ve kanıtlar kullanan bir teknik olan biçimsel doğrulama yer alıyor. Buterin, ileri düzey matematiksel teorem kanıtlamayı bir benzetme olarak kullandı ve yeterince yetenekli yapay zekanın, yazılımın kendisi karmaşık olsa bile "bu programın güvenli olduğunu" kanıtlamaya yardımcı olabileceğini söyledi.

Buterin biçimsel doğrulamanın savunmacılardan yana olabileceğini söylüyor

Buterin'in argümanı, yapay zeka güvenliğini savunma araştırmacılarının saldırganlardan önce hataları bulduğu bir yarış olarak görmüyor. Paylaşımı bunun yerine, geliştiricilerin bir sistemin karşılaması gereken özellikleri tanımladığı ve ardından uygulamanın bunlara uyduğunu kanıtlamak için otomatik kanıt araçları kullandığı bir modeli anlatıyor.

Ethereum'un kendi biçimsel doğrulama belgeleri bu tekniği daha dar terimlerle açıklıyor. Biçimsel doğrulamanın, akıllı sözleşmenin biçimsel bir belirtime uyduğunu matematiksel olarak kanıtlayabileceğini ve bu belirtimde yer alan özellikler için sıradan testlerden daha güçlü garantiler sunduğunu belirtiyor.

Aynı Ethereum belgeleri, Buterin'in yorumlarının arkasındaki önemli bir sınırlamayı tanımlıyor. Bir kanıt, yazılımın kontrol edilen belirtimi karşıladığını gösterir; geliştiricilerin her güvenlik özelliğini doğru tanımladığını otomatik olarak kanıtlamaz. Kötü seçilmiş veya eksik belirtimler, davranışın kanıt kapsamı dışında kalmasına neden olabilir.

Buterin paylaşımında aynı ayrımı yaptı. "Güvenliği" çok dar tanımlamanın protokoller, sunucular, veritabanları, ağ katmanları, önbellekler veya diğer destekleyici bileşenleri içeren saldırı yollarını gözden kaçırabileceğini savundu. Bu nedenle önerdiği yön, küçük bir modül grubunu güvenlik açısından kritik olarak etiketlemek yerine sistemin daha büyük bir kısmını doğrulamak.

Buterin daha önce yapay zeka destekli biçimsel doğrulamayı yazılım geliştirmenin olası bir "son aşaması" olarak tanımlamıştı. Daha önceki yorumları bu yaklaşımı Ethereum konsensüsü, sıfır bilgi sistemleri ve kuantum dirençli kriptografi gibi alanlara uygulamıştı.

Ethereum yapay zeka destekli güvenliği zaten test ediyor

Ethereum araştırmacıları güvenlik çalışmalarında yapay zekayı zaten kullanıyor, ancak mevcut sistemler tüm sistemin güvenliğinin otomatik olarak kanıtlanmasından hâlâ uzak.

Ethereum Vakfı Protokol Güvenliği ekibi Temmuz ayında, koordineli yapay zeka ajanlarının Ethereum tarafından kullanılan sistemlerde gerçek kusurlar bulduğunu bildirdi. Doğrulanan bulgulardan biri, Rust libp2p'nin Gossipsub ağ uygulamasında uzaktan erişilebilir bir çökmeye neden oluyordu.

Bu kusur CVE-2026-34219 oldu. ABD Ulusal Güvenlik Açığı Veritabanı kaydı, 0.49.4'ten önceki sürümlerin, Gossipsub geri çekilme işleme sırasında aritmetik taşmaya neden olan özel hazırlanmış bir PRUNE mesajı aracılığıyla uzaktan çökmeye neden olabileceğini söylüyor. Sürüm 0.49.4 sorunu düzeltti.

Vakfın güvenlik ekibi, güvenlik açığı keşfinin yapay zeka iş akışının en zor kısmı olmadığını söyledi. Araştırmacılar, yapay zeka ajanlarının sıklıkla erişilemeyen yürütme yolları, yalnızca hata ayıklama modunda ortaya çıkan hatalar veya amaçlanandan daha zayıf bir özelliği kanıtlarken teknik olarak geçen biçimsel kanıtlar içeren ikna edici raporlar ürettiğini buldu.

Ekibin bir bulguyu kabul etmesinden önce bağımsız olarak yeniden üretilmesi bir gereklilik olarak kaldı. Vakıf, bir ajanın araştırmacıların gerçekten test etmek istediği yazılım davranışını kısıtlamayan geçerli görünen bir kanıt üretebileceği için otomatik kontrollerin ve insan incelemesinin gerekli olduğunu söyledi.

Vakfın deneyimi bir triyaj sorunu olarak tanımlandı: Yapay zeka çok sayıda aday güvenlik açığı üretebilir, ancak araştırmacıların yine de her sorunun üretimde erişilebilir ve anlamlı olup olmadığını belirlemesi gerekiyordu.

Biçimsel doğrulama Ethereum'un protokol yol haritasına giriyor

Ethereum Vakfı ayrı olarak biçimsel doğrulamayı mevcut protokol araştırma programının bir parçası haline getirdi. 7 Eylül protokol öncelikleri güncellemesinde Vakıf, biçimsel doğrulamanın kalan çok yıllı araştırma alanlarında kesişen bir araç olarak hizmet edeceğini söyledi. Belge, 2029'a kadar gizlilik, durum, zkEVM geliştirme, kuantum sonrası güvenlik ve diğer protokol bileşenleri üzerindeki çalışmaları kapsıyor.

Aynı yol haritası, bir L1 zkEVM'nin geliştirilmesinin biçimsel doğrulama araçlarını, iş akışlarını ve doğrulanmış kriptografik bileşenleri ilerletmesi bekleniyor. Ethereum araştırmacıları, doğrulayıcıların sonunda her bloğu bağımsız olarak yeniden yürütmek yerine özlü yürütme kanıtlarını doğruladığı bir sisteme doğru çalışıyor.

Ağustos ayında başlatılan ayrı bir Ethereum Vakfı projesi, yapay zeka ajanlarını makine tarafından kontrol edilen kanıtlarla zaten birleştiriyor. better.codes projesi, araştırmacıların yapay zeka sistemlerini Lean'de biçimlendirilmiş bir kriptografik sağlamlık problemine yönlendirmesine olanak tanırken, Lean çekirdeği gönderilen kanıtların sabit bir teorem ifadesini karşılayıp karşılamadığını kontrol ediyor.

Vakfın ikinci çeyrek finansman raporu, büyük dil modellerini biçimsel yöntemlerle birleştiren daha fazla çalışmayı listeliyor. Projeler arasında Ethereum istemci uygulamalarını belirtimlere göre kontrol etmek için ETHeorem, otomatik protokol uyumluluğu çalışmaları için SPECA ve LeanAgent ve RISC-V zkVM altyapısını içeren biçimsel doğrulama yer alıyor.

Ethereum'un güncellenmiş teknik yol haritası, biçimsel doğrulamaya gizlilik, sıfır bilgi kanıtları ve kuantum sonrası korumanın yanında bir rol biçiyor. Buterin'in 17 Eylül yorumları bu nedenle yeni bir yükseltme veya planlanmış bir fork duyurmak yerine mevcut bir araştırma yönünü sürdürüyor. Paylaşımı yeni bir EIP, dağıtım tarihi veya her Ethereum programının biçimsel doğrulamadan geçmesini gerektiren zorunlu bir kural belirtmedi.

Mevcut yapay zeka kanıtları daha güçlü saldırı yeteneğini de gösteriyor

Son siber güvenlik araştırmaları, savunma amaçlı kullanım genişlese de yapay zekanın saldırganları daha yetenekli hale getirdiği endişesini destekliyor. Anthropic, Eylül ayı tehdit istihbaratı raporunda, kötü niyetli aktörlerin güvenlik açığı araştırmasını, exploit geliştirmeyi ve çok hedefli kampanyaları otomatikleştirmek için yapay zeka kullandığını gözlemlediğini söyledi. Şirket, bazı operatörlerin güvenlik açığı araştırmasını sürekli olarak yürütebilen otomatik iş akışları sürdürdüğünü belirtti.

Anthropic'in daha önceki araştırması ölçekte benzer kanıtlar buldu. Koordineli ifşa panosu, 26 Ağustos itibarıyla şirketin 392 açık kaynaklı projede yapay zeka tarafından keşfedilen 2.300 güvenlik açığını ifşa ettiğini ve bu noktada 421'inin üst akışta yamalandığını söyledi.

Anthropic aynı teknolojiyi savunma için yararlı olarak tanımladı. Project Glasswing girişimi, kötü niyetli aktörler bunları istismar edemeden önce yüksek ve kritik önemdeki kusurları bulmak için güvenlik şirketleri ve yazılım satıcılarıyla frontier modeller kullandığını bildirdi.

Saldırı tarafı ölçülebilir olmaya devam ediyor. Anthropic'in Haziran çalışması, Mart 2025 ile Mart 2026 arasında kötü niyetli siber faaliyetle ilişkili 832 hesabı inceledi ve tehdit aktörlerinin siber operasyonların birden fazla aşamasında yapay zeka kullandığını buldu. Buterin, yapay zeka kaynaklı güvenlik risklerinin Bitcoin'e olan güveni ciddi şekilde zedeleyebileceği yönündeki ayrı bir argümanı zaten reddetmişti. Ağ katmanı sorunlarının genellikle yazılım ve madencilik altyapısı yükseltmeleriyle ele alınabileceğini söylerken, Bitcoin'in hash'lerinin veya iş kanıtı mekanizmasının gerçekten kırılmasını son derece olasılık dışı olarak tanımladı.

Anthropic'in Eylül raporu, araştırmacılarının güvenlik cihazlarına ve hükümet hedeflerine karşı yapay zeka ile oluşturulmuş exploit hatları kullanan operatörler tespit ettiğini, bazı kampanyaların saldırganların kendi test ortamlarında doğruladığı daha önce bilinmeyen güvenlik açıkları ürettiğini söyledi.