ক্রিপ্টো সাইবারসিকিউরিটি কোম্পানি ট্রুগার্ড, অনচেইন ট্রাস্ট প্রোটোকল ওয়েবেসি এর সাথে মিলিয়ে একটি এআই-চালিত ব্যবস্থা তৈরি করেছে, যা ক্রিপ্টো ওয়ালেট ঠিকানা বিষাক্তকরণ শনাক্ত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। ২১ মে কোইন্টেলিগ্রাফে ঘোষণা অনুযায়ী, এই নতুন সমাধানটি ওয়েবেসির ক্রিপ্টো সিদ্ধান্ত নেওয়ার সুবিধার সঙ্গে যুক্ত এবং “লাইভ ট্রানজেকশন ডেটার উপর প্রশিক্ষিত একটি supervised machine learning মডেল ব্যবহার করে, যা অনচেইন অ্যানালিটিকস, ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং ও ব্যাবহারিক প্রেক্ষিতের সংমিশ্রণে কাজ করে।” প্রতিবেদিত এই টুলটি ৯৭% সাফল্যের হার অর্জন করে, যা পরিচিত আক্রমণের পরিস্থিতিগুলিতে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করা হয়েছে। “ঠিকানা বিষাক্তকরণ ক্রিপ্টো ক্ষেত্রে সবচেয়ে কম রিপোর্ট হওয়া কিন্তু ব্যয়বহুল স্ক্যামগুলোর মধ্যে একটি, যা সহজ ধারণাটিকে কাজে লাগায়: যা আপনি দেখছেন সেটাই সত্য, ” বলেছেন ওয়েবেসি এর সহ-প্রতিষ্ঠাতাมายকা ইসলামগা। ক্রিপ্টো ঠিকানা বিষাক্তকরণ হলো একটি প্রতারণামূলক কৌশল যেখানে আক্রমণকারীরা ক্ষতিগ্রস্ত ব্যক্তির সঙ্গতিপূর্ণ বা খুব কাছাকাছি মনে হওয়া ক্ষুদ্র পরিমাণের ক্রিপ্টোকারেন্সি পাঠায়—প্রথম ও শেষ অক্ষরটি বেশিরভাগ ক্ষেত্রে একই থাকে। এই পদ্ধতিটি ব্যবহারকারীদের বিভ্রান্ত করে তাদেরকে আক্রমণকারীর ঠিকানা কপি করে অন্য ট্রানজেকশনে পুনরায় ব্যবহার করতে উৎসাহিত করে, ফলে অর্থনৈতিক ক্ষতি হয়। এই স্ক্যামটি ব্যবহারকারীদের অভ্যাসের ওপর ভিত্তি করে যেখানে তারা আংশিক ঠিকানা মেলানো বা ক্লিপবোর্ড ইতিহাসের উপর নির্ভর করে ট্রানজেকশন করে। জানুয়ারি ২০২৫ সালে একটি গবেষণা প্রকাশ পায় যেখানে দেখা যায়, জুলাই ২০২২ থেকে জুন ২০২৪ এর মধ্যে বিএনবি চেইন ও ইথেরিয়ামে ২৭০ মিলিয়নেরও বেশি বিষাক্তকরণ প্রচেষ্টা হয়েছে, যার মধ্যে ৬, ০০০ সফল হয়েছে এবং এতে মোট ৮৩ মিলিয়নেরও বেশি ক্ষতি হয়েছে। সম্পর্কিত: ক্রিপ্টোতে ঠিকানা বিষাক্তকরণ আক্রমণ কী এবং কীভাবে এড়ানো যায়?

ওয়েব2 নিরাপত্তা দক্ষতা ওয়েব3 এ প্রয়োগ ট্রুগার্ডের প্রধান প্রযুক্তি কর্মকর্তা ঝেরেমিয়া ও’কনর কোইন্টেলিগ্রাফকে বলেন, তাদের দল ওয়েব2 ডোমেইন থেকে ব্যাপক সাইবারসিকিউরিটি জ্ঞান নিয়ে এসেছে, যা তারা ক্রিপ্টোকারেন্সির প্রথম দিন থেকে ওয়েব3 ডেটায় প্রয়োগ করে আসছে। তারা ঐতিহ্যবাহী সিস্টেম থেকে অ্যালগোরিদমিক ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের অভিজ্ঞতা ব্যবহার করে ওয়েব3 সুরক্ষা উন্নত করছে। তিনি উল্লেখ করেন: “অধিকাংশ বিদ্যমান ওয়েব3 আক্রমণ শনাক্তকরণ টুল সাধারণত স্থির নিয়ম বা মূল ট্রানজেকশন ফিল্টারিং উপর নির্ভর করে, যা প্রায়ই উন্নত আক্রমণকারীর কৌশল, প্রক্রিয়া ও পদ্ধতিগুলোর সাথে তাল মিলিয়ে অগ্রসর হয় না।” তার পরিবর্তে, তাদের নতুন מערכתটি ক্রমাগত শেখার জন্য মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে, বিষাক্তকরণ হুমকি মোকাবিলা করার জন্য অভিযোজিত হয়। ও’কনর জোর দিয়ে বলেন, “এটি মূলত কনটেক্সট ও প্যাটার্ন রেকগনিশনের উপর কেন্দ্রীভূত, ”। ইসলামগা যোগ করেন, “এআই সাধারণত মানুষের বিশ্লেষণাত্মক ক্ষমতার বাইরে থাকা প্যাটার্ন শনাক্ত করতে পারে।” সম্পর্কিত: জেমসন লপক বিটকয়েন ঠিকানা বিষাক্তকরণ আক্রমণে সতর্কতা জারি করেছেন মেশিন লার্নিং পদ্ধতি ও’কনর ব্যাখ্যা করেন, ট্রুগার্ড এআই এর জন্য সিনথেটিক প্রশিক্ষণ ডেটা তৈরি করে যাতে বিভিন্ন আক্রমণ পদ্ধতি অনুকরণ করা যায়। পরে, তাদের সুপারভাইজড লার্নিং ব্যবহারের মাধ্যমে মডেলটি প্রশিক্ষিত হয়— যা একটি মেশিন লার্নিং কৌশল যেখানে লেবেলযুক্ত ডেটা থেকে মডেল শেখে, যেখানে ইনপুট ও তার সঠিক ফলাফল জোড়া দেওয়া হয়। উদ্দেশ্য হলো ইনপুট-আউটপুট সম্পর্কগুলো বোঝা, যাতে নতুন ও দেখা হয়নি এমন ডেটার জন্য সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে। সাধারণত স্প্যাম ফিল্টারিং, ছবি শনাক্তকরণ, ও মূল্য ভবিষ্যদ্বাণীর মতো কাজে এটির ব্যবহার হয়। অতিরিক্ত, আক্রমণকারীরা নতুন কৌশল উদ্ভাবার সাথে সাথে মডেলটিকে পুনরায় ট্রেনিং করে আপডেট করা হয়। “অতএব, আমরা এমন একটি সিনথেটিক ডেটা জেনারেশন স্তর তৈরি করেছি, যা চালিয়ে যাওয়া পরীক্ষা এবং সিমুলেটেড বিষাক্তকরণ পরিস্থিতির বিরুদ্ধে মডেলটির পরীক্ষা নিশ্চিত করে, ” তিনি বলেন। “এই পদ্ধতিটি খুবই কার্যকরপ্রমাণিত হয়েছে, যাতে মডেলটি সময়ের সাথে সাথে সাধারণত ও দৃঢ়তাকে বজায় রাখতে পারে।”