Por Angel Di Matteo   𝕏 @shadowargel

El cofundador de NEAR Protocol, Illia Polosukhin, sostiene que la inteligencia artificial está permitiendo descubrir vulnerabilidades de software mucho más rápido de lo que los equipos de seguridad pueden corregirlas. Como respuesta, propone adoptar la verificación formal, un enfoque basado en pruebas matemáticas que podría transformar la forma en que se desarrolla software crítico.

  • Illia Polosukhin afirma que la IA ya está acelerando los ataques contra vulnerabilidades de software
  • Propone sustituir las revisiones tradicionales por verificación formal basada en pruebas matemáticas
  • NEAR también anunció nuevas claves resistentes a la computación cuántica y mejoras de escalabilidad

 

La inteligencia artificial está cambiando el equilibrio entre quienes desarrollan software y quienes intentan vulnerarlo. Según Illia Polosukhin, cofundador de NEAR Protocol, los modelos más avanzados ya permiten encontrar errores de programación a una velocidad que supera la capacidad de los equipos tradicionales de ciberseguridad para detectarlos y corregirlos.

Durante una entrevista concedida al pódcast The Starting Block, reseñada por The Block, Polosukhin afirmó que esta nueva realidad obliga a abandonar la estrategia habitual de revisar código esperando que ningún atacante encuentre un error antes que los desarrolladores.

A su juicio, ese modelo ya presentaba limitaciones antes del auge de la inteligencia artificial. Sin embargo, la llegada de modelos cada vez más capaces ha convertido esa aproximación en una solución cada vez menos sostenible.

El ejecutivo considera que el problema no consiste simplemente en utilizar modelos de IA más avanzados para revisar software. En cambio, sostiene que la industria necesita cambiar por completo la manera en que demuestra que un programa funciona correctamente.

Su propuesta consiste en extender el uso de la llamada verificación formal, una técnica que emplea demostraciones matemáticas para probar que un programa cumple exactamente con el comportamiento para el cual fue diseñado.

La IA también está transformando el trabajo de los atacantes

Polosukhin sitúa un punto de inflexión durante octubre del año pasado.

Según explicó, fue entonces cuando comenzaron a observarse los primeros casos relevantes de ataques asistidos por inteligencia artificial, citando como ejemplo un incidente relacionado con Balancer.

Hasta ahora, buena parte de la seguridad informática dependía del trabajo de especialistas que inspeccionaban manualmente millones de líneas de código.

Ese proceso siempre implicó cierto grado de incertidumbre. Incluso revisiones exhaustivas podían dejar escapar errores que posteriormente fueran descubiertos por investigadores independientes o por atacantes.

Con la inteligencia artificial, esa ventaja potencial aumenta considerablemente. Los modelos pueden analizar grandes cantidades de código, identificar patrones complejos y localizar vulnerabilidades en mucho menos tiempo que un proceso exclusivamente manual.

Para Polosukhin, confiar únicamente en revisiones cada vez más sofisticadas crea una carrera imposible de ganar, ya que un modelo aún más avanzado podría encontrar fallos que el anterior no detectó.

Por ello sostiene que la industria debe abandonar una estrategia basada únicamente en inspecciones y avanzar hacia mecanismos capaces de ofrecer garantías matemáticas sobre el comportamiento del software.

Las pruebas matemáticas ganan protagonismo

La verificación formal busca demostrar mediante métodos matemáticos que un programa realiza exactamente aquello para lo que fue diseñado.

A diferencia de una revisión convencional, este enfoque no intenta encontrar errores uno por uno. En cambio, genera una demostración de que determinadas propiedades siempre se cumplen durante la ejecución del software.

Históricamente, esa metodología solo se utilizaba en sistemas extremadamente críticos debido a su elevado costo y a la enorme cantidad de trabajo especializado que requería.

Según Polosukhin, la inteligencia artificial está modificando ese panorama.

Los modelos actuales ya pueden generar buena parte de las demostraciones matemáticas necesarias para verificar un programa.

La diferencia fundamental es que no se necesita confiar en la inteligencia artificial para validar el resultado final. La IA únicamente construye la prueba, mientras que posteriormente cualquier persona o sistema puede verificar matemáticamente que esa demostración es correcta.

Ese cambio convierte a la inteligencia artificial en una herramienta para acelerar el proceso de verificación, sin delegar en ella la confianza sobre la seguridad del código.

Zcash muestra un ejemplo práctico

Polosukhin señaló que esta visión ya comienza a materializarse en proyectos reales.

Uno de ellos es Project Tachyon, una iniciativa desarrollada alrededor del ecosistema de Zcash.

El proyecto utilizó generación asistida por inteligencia artificial para construir una prueba matemática que demuestra que el fondo protegido Ironwood de Zcash no puede contener el mismo tipo de vulnerabilidad de falsificación indetectable descubierta recientemente en Orchard.

Los responsables de Project Tachyon indicaron que los avances en generación automática de pruebas permitieron reducir un trabajo que anteriormente podía requerir años hasta completarlo en apenas unas semanas.

Para Polosukhin, este tipo de resultados demuestra que la verificación formal comienza a ser económicamente viable para un número mucho mayor de proyectos.

A largo plazo, considera que esta metodología no debería limitarse únicamente a contratos inteligentes o aplicaciones blockchain.

Su objetivo es que el software crítico de Internet, incluyendo protocolos de red y componentes fundamentales de infraestructura digital, también incorpore pruebas matemáticas como parte habitual del desarrollo.

NEAR se prepara para nuevos desafíos

Las declaraciones coincidieron con un nuevo anuncio tecnológico por parte de NEAR Protocol.

La red presentó una actualización destinada a responder tanto a futuras necesidades de seguridad como al crecimiento esperado de la actividad dentro del ecosistema.

Entre las novedades figura la posibilidad de migrar las cuentas hacia claves criptográficas resistentes a la computación cuántica.

Este tipo de algoritmos busca proteger las credenciales de los usuarios frente a futuros avances en computación cuántica que puedan comprometer los sistemas criptográficos actuales.

La actualización también incorpora mecanismos que permiten ampliar automáticamente la capacidad de la red cuando aumenta la demanda, facilitando que el sistema procese un mayor volumen de actividad sin depender de intervenciones manuales.

El conjunto de anuncios refleja una tendencia más amplia dentro de la industria blockchain. A medida que la inteligencia artificial acelera tanto el desarrollo de software como el descubrimiento de vulnerabilidades, las plataformas comienzan a explorar mecanismos que ofrezcan garantías de seguridad mucho más sólidas que las revisiones tradicionales. Para Polosukhin, la combinación entre inteligencia artificial y verificación formal podría convertirse en uno de los cambios más importantes en la ingeniería de software de las próximas décadas.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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