スマートコントラクトの脆弱性は、暗号通貨の歴史において壊滅的な損失をもたらしました。再入攻撃は特に悪名高く、攻撃者が残高の更新が行われる前に資金を繰り返し引き出すことを可能にします。整数のオーバーフロー/アンダーフローの脆弱性も危険であり、値が契約で定義されたデータ型の範囲を超えたときに発生します。さらに、サービス拒否攻撃はリソースの制限を利用して、多くのブロックチェーンアプリケーションを麻痺させてきました。
セキュリティ専門家は、展開前にこれらの脆弱性を特定するためには徹底的な監査が不可欠であると強調しています。いくつかの主要なエクスプロイトは、不十分なセキュリティ慣行の財務的影響を示しています。
|脆弱性の種類 |注目の事件 |損害額 | |-------------------|------------------|-------------| |リエントランシー |DAOハック(2016) |$60 million | | 整数オーバーフロー | ビューティーチェーン (2018) | $900 百万 | | アクセス制御 | パリティウォレット (2017) | $300 百万 |
検証可能な遅延関数や専門的な監査プロトコルのようなセキュリティソリューションの出現は、スマートコントラクトのセキュリティを大幅に改善しました。厳格な内部チェック、バグバウンティプログラム、継続的なセキュリティモニタリングを実施しているプロジェクトは、攻撃に対してはるかに高い回復力を示しています。Losslessプロトコルは、ERC-20トークン専用に追加の取引セキュリティ層を実装することで革新的なセキュリティアプローチの例を示しており、攻撃による財政的影響を効果的に軽減しています。
IBMの2025年データ侵害コストレポートからの驚くべき統計は、調査対象の組織の13%がAIモデルまたはアプリケーションに関するセキュリティ侵害を経験していることを示しており、さらに8%が自分たちが侵害されたかどうか不確かであることが明らかになっています。この脆弱性の状況は、影響を受けた組織の驚くべき97%が適切なAIアクセス制御を欠いているという事実によって悪化しています。
"シャドーAI"の台頭—従業員によるAIツールの無許可使用—は、データ侵害に関連するコストを大幅に増加させています。侵害された情報の種類を検討すると、セキュリティの影響が明らかになります：
| シャドウAIによって妥協されたデータ | ケースの割合 | |------------------------------|---------------------| | 個人を特定できる情報 | 65% | |知的財産 |40パーセント|
これらの数字は、典型的なデータ侵害の世界平均を超えており、AIセキュリティが不十分な場合のリスクの高まりを浮き彫りにしています。組織は、対応するセキュリティ対策を実施することなく、急速にAI技術を採用しており、防御姿勢に危険なギャップを生じさせています。
この研究は、AIの採用がAIのセキュリティとガバナンスのフレームワークを上回っていることを示しており、企業は人間の活動を模倣することが多いため、検出が困難な高度な攻撃に対して脆弱な状態に置かれています。機密データが公共のAIツールに入るのを防ぐ自動化された管理がない場合、組織は数百万ドルに達する可能性のある規制上の罰則や漏洩した企業秘密による競争上の優位性の喪失に対するリスクが高まります。
IBMの2025年データ侵害コストレポートによると、人工知能はサイバー攻撃の重要なベクトルとして浮上しており、AI駆動の攻撃はすべてのデータ侵害の16%を占めています。この懸念すべき傾向は、サイバーセキュリティにおけるAI技術の両刃の性質を浮き彫りにしています。報告書は特に、AI生成のフィッシング(37%)やディープフェイクのなりすまし攻撃(35%)が、AIの能力を利用する悪意のあるアクターによって採用される主な手法であると特定しています。
これらの侵害の財務的影響は、組織のAIセキュリティ準備状況に基づいて大きく異なります:
| AIセキュリティファクター | データ侵害への影響 | |-------------------|-------------------------| | 広範なAIセキュリティを持つ組織 | 侵害を80日早く特定し封じ込めた | | シャドウAIインシデントを持つ組織 | 世界的な侵害の20%、コストは平均以上 | | AIアクセスコントロールのない組織 | AI関連の侵害の97%がこれらの環境で発生しました |
米国におけるデータ侵害の平均コストは2025年に1,022万ドルに上昇し、前年の936万ドルからほぼ$1 万ドルの増加を示しています。この財政的負担は、強固なAIセキュリティ対策を実施することの重要性を強調しています。さらに、許可されていないまたは監視されていないAIツールの使用に関する侵害は(「シャドウAI」)において、65%のケースで個人情報が侵害され、40%の事例で知的財産が侵害されました。これらの割合は、世界平均を大幅に上回っています。これらの統計は、組織がAIセキュリティのギャップに対処する必要性が急務であることを示しています。
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暗号資産の歴史における主要なスマートコントラクトの脆弱性とは何か？
暗号歴史における主要なスマートコントラクトの脆弱性
スマートコントラクトの脆弱性は、暗号通貨の歴史において壊滅的な損失をもたらしました。再入攻撃は特に悪名高く、攻撃者が残高の更新が行われる前に資金を繰り返し引き出すことを可能にします。整数のオーバーフロー/アンダーフローの脆弱性も危険であり、値が契約で定義されたデータ型の範囲を超えたときに発生します。さらに、サービス拒否攻撃はリソースの制限を利用して、多くのブロックチェーンアプリケーションを麻痺させてきました。
セキュリティ専門家は、展開前にこれらの脆弱性を特定するためには徹底的な監査が不可欠であると強調しています。いくつかの主要なエクスプロイトは、不十分なセキュリティ慣行の財務的影響を示しています。
|脆弱性の種類 |注目の事件 |損害額 | |-------------------|------------------|-------------| |リエントランシー |DAOハック(2016) |$60 million | | 整数オーバーフロー | ビューティーチェーン (2018) | $900 百万 | | アクセス制御 | パリティウォレット (2017) | $300 百万 |
検証可能な遅延関数や専門的な監査プロトコルのようなセキュリティソリューションの出現は、スマートコントラクトのセキュリティを大幅に改善しました。厳格な内部チェック、バグバウンティプログラム、継続的なセキュリティモニタリングを実施しているプロジェクトは、攻撃に対してはるかに高い回復力を示しています。Losslessプロトコルは、ERC-20トークン専用に追加の取引セキュリティ層を実装することで革新的なセキュリティアプローチの例を示しており、攻撃による財政的影響を効果的に軽減しています。
13%の企業がAIのセキュリティ脆弱性を報告
IBMの2025年データ侵害コストレポートからの驚くべき統計は、調査対象の組織の13%がAIモデルまたはアプリケーションに関するセキュリティ侵害を経験していることを示しており、さらに8%が自分たちが侵害されたかどうか不確かであることが明らかになっています。この脆弱性の状況は、影響を受けた組織の驚くべき97%が適切なAIアクセス制御を欠いているという事実によって悪化しています。
"シャドーAI"の台頭—従業員によるAIツールの無許可使用—は、データ侵害に関連するコストを大幅に増加させています。侵害された情報の種類を検討すると、セキュリティの影響が明らかになります：
| シャドウAIによって妥協されたデータ | ケースの割合 | |------------------------------|---------------------| | 個人を特定できる情報 | 65% | |知的財産 |40パーセント|
これらの数字は、典型的なデータ侵害の世界平均を超えており、AIセキュリティが不十分な場合のリスクの高まりを浮き彫りにしています。組織は、対応するセキュリティ対策を実施することなく、急速にAI技術を採用しており、防御姿勢に危険なギャップを生じさせています。
この研究は、AIの採用がAIのセキュリティとガバナンスのフレームワークを上回っていることを示しており、企業は人間の活動を模倣することが多いため、検出が困難な高度な攻撃に対して脆弱な状態に置かれています。機密データが公共のAIツールに入るのを防ぐ自動化された管理がない場合、組織は数百万ドルに達する可能性のある規制上の罰則や漏洩した企業秘密による競争上の優位性の喪失に対するリスクが高まります。
AI駆動の攻撃はデータ漏洩の16%を占める
IBMの2025年データ侵害コストレポートによると、人工知能はサイバー攻撃の重要なベクトルとして浮上しており、AI駆動の攻撃はすべてのデータ侵害の16%を占めています。この懸念すべき傾向は、サイバーセキュリティにおけるAI技術の両刃の性質を浮き彫りにしています。報告書は特に、AI生成のフィッシング(37%)やディープフェイクのなりすまし攻撃(35%)が、AIの能力を利用する悪意のあるアクターによって採用される主な手法であると特定しています。
これらの侵害の財務的影響は、組織のAIセキュリティ準備状況に基づいて大きく異なります:
| AIセキュリティファクター | データ侵害への影響 | |-------------------|-------------------------| | 広範なAIセキュリティを持つ組織 | 侵害を80日早く特定し封じ込めた | | シャドウAIインシデントを持つ組織 | 世界的な侵害の20%、コストは平均以上 | | AIアクセスコントロールのない組織 | AI関連の侵害の97%がこれらの環境で発生しました |
米国におけるデータ侵害の平均コストは2025年に1,022万ドルに上昇し、前年の936万ドルからほぼ$1 万ドルの増加を示しています。この財政的負担は、強固なAIセキュリティ対策を実施することの重要性を強調しています。さらに、許可されていないまたは監視されていないAIツールの使用に関する侵害は(「シャドウAI」)において、65%のケースで個人情報が侵害され、40%の事例で知的財産が侵害されました。これらの割合は、世界平均を大幅に上回っています。これらの統計は、組織がAIセキュリティのギャップに対処する必要性が急務であることを示しています。