Web3 セキュリティの大手企業である Salus は、権威ある「Nature」の補助誌である「Scientific Reports」にその優れた研究を発表しました。 「Nature」は週刊の国際ジャーナルであり、査読を経た質の高い科学研究の先駆けであることを知っておくことが重要です。科学技術の幅広い分野をカバーしており、独創性、関連性、学際的な関心、タイムリーな洞察への取り組みによって際立っています。
この出版物は、 Salusとより広範な web3 コミュニティの両方にとって注目すべき成果であり、科学的議論におけるブロックチェーン技術の関連性が高まっていることを強調しています。
ディープラーニングは脆弱性検出を変革します
「スマート コントラクトの脆弱性検出のためのディープ ラーニング ベースのソリューション」と題された研究論文では、スマート コントラクトの脆弱性を特定する際のディープ ラーニング技術の応用を調査しています。研究結果では、深層学習モデルを使用した脆弱性検出において、93.53% という驚異的な f1 スコアを達成したことが明らかになりました。この結果は、このアプローチが効率と精度の点で既存の方法を上回る可能性があることを示しています。
現在の脆弱性チェックにおける重大な課題の 1 つは、コードの複雑なロジックを完全に理解できないために、誤検知または誤検知が発生する傾向があることです。ディープラーニングは、事前定義されたルールに依存せず、新しいタイプの攻撃ベクトルを認識するために継続的に進化できる動的なソリューションを提供します。 Salus の共同創設者である Jiayi Li 氏は、Scientific Reports の研究を評価してくれたことに感謝の意を表しました。この出版物は、チームの厳密な方法論を強調するだけでなく、Web3 テクノロジーの成熟も示しています。
Salus の Lightning Cat: コード セキュリティの新時代
Salus Research は、スマート コントラクトの脆弱性検出のために設計された新しい深層学習ベースのツール「Lightning Cat」を導入しました。このツールは 3 つの高度な深層学習モデルを統合し、潜在的なセキュリティの弱点を特定する精度を最大化します。 「Lightning Cat」の多用途性はスマート コントラクトを超えて拡張され、ブロックチェーン インフラストラクチャ内のさまざまなタイプのコードに応用できる可能性があります。この開発により、コードの信頼性が向上し、コードの悪用に関連するリスクが大幅に軽減され、重大な経済的損失が回避される可能性があります。
Web3 セキュリティの向上に対する Salus の取り組みは、継続的な技術研究とゼロナレッジ (ZK) EVM アプリケーション層のサポートから明らかです。 EVM 上の DAPP が ZK DAPP に効率的に移行できるよう支援することで、Salus はブロックチェーン セキュリティの進歩の最前線に立っています。
Web3 セキュリティへの総合的なアプローチで知られる Salus は、従来のセキュリティ ドメインとブロックチェーン セキュリティ ドメインの両方で豊富な経験を活用しています。同社の使命は、業界の複雑なセキュリティ課題に対処し、堅牢なセキュリティ ソリューションへのアクセスを民主化することです。 Web3 セキュリティの信頼できる大手プロバイダーになることを目指している Salus は、顧客がブロックチェーン テクノロジーの利点を安全かつ確実に活用できるようにすることに重点を置いています。