Самостоятельные AI-агенты для Web3: Безопасность и Скорость

Автор: Денис Аветисян

Новая архитектура DMind-3 обеспечивает надежное и приватное выполнение транзакций в Web3, перенося контроль на периферию сети.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Архитектура DMind-3, объединяющая граничные, локальные и облачные вычисления, представляет собой суверенный стек для исполнения Web3-транзакций, направляющий их маршрутизацию на основе приватности, задержки и неопределённости, при этом гарантируя детерминированное исполнение политик на граничном уровне (Policy Gate).

DMind-3 — это Edge-Local-Cloud система с контролируемым процессом принятия решений и настройкой на основе коррекции, предназначенная для безопасного и низколатентного выполнения транзакций.

Современные решения для обеспечения безопасности финансовых транзакций в Web3 часто сталкиваются с компромиссом между приватностью, задержкой и необходимостью учета глобального контекста. В данной работе представлена система $DMind-3$ : A Sovereign Edge—Local—Cloud AI System with Controlled Deliberation and Correction-Based Tuning for Safe, Low-Latency Transaction Execution, использующая трехслойную архитектуру для разделения ответственности и повышения надежности операций. Предложенный подход позволяет достичь высокой степени безопасности на этапе подписания транзакций, сохраняя при этом суверенитет пользователя и обеспечивая низкую задержку. Способна ли подобная гибридная модель стать стандартом для безопасного и эффективного управления цифровыми активами в децентрализованных системах?

Обманчивая Децентрализация: Риски Web3 Финансов

Концепция Web3 предполагает создание децентрализованной финансовой системы, основанной на смарт-контрактах и децентрализованных биржах (DEX). Однако, как показало исследование, получившее название «Flash Boys 2.0», эта новая финансовая парадигма подвержена риску фронт-раннинга и манипулирования. Суть проблемы заключается в том, что публичные блокчейны позволяют злоумышленникам видеть предстоящие транзакции до их подтверждения, что дает им возможность совершать сделки, опережающие других участников рынка и извлекая из этого прибыль. Данная уязвимость ставит под вопрос надежность и справедливость децентрализованных финансовых инструментов, подчеркивая необходимость разработки новых механизмов защиты и регулирования в этой быстро развивающейся сфере.

Несмотря на то, что консенсус Накамото является краеугольным камнем функционирования многих децентрализованных систем, он не обеспечивает автоматическую защиту от новых типов манипуляций и атак. Данный механизм, гарантирующий согласованность распределенного реестра, фокусируется на предотвращении двойных трат и обеспечении целостности данных, однако не решает проблемы, возникающие из-за возможности предвосхищения транзакций и использования информации о них для получения прибыли. Более того, сама структура консенсуса Накамото, основанная на экономической мотивации участников сети, может создавать условия для появления злоумышленников, стремящихся эксплуатировать уязвимости в протоколе, что подчеркивает необходимость разработки дополнительных механизмов защиты и совершенствования существующих моделей безопасности в контексте децентрализованных финансов.

Существующие модели безопасности в сфере децентрализованных финансов сталкиваются с серьезной проблемой: обеспечение надежного исполнения транзакций в условиях отсутствия централизованного контроля. Традиционные подходы, ориентированные на доверенные посреднические структуры, оказываются неэффективными в контексте блокчейна, где каждый участник потенциально может действовать независимо. Попытки внедрения сложных криптографических протоколов и механизмов консенсуса часто приводят к компромиссам между безопасностью, масштабируемостью и скоростью обработки операций. Несмотря на значительный прогресс в области криптографии, гарантия безошибочного и предсказуемого исполнения смарт-контрактов в условиях динамичной и непредсказуемой сети остается сложной задачей, требующей разработки принципиально новых подходов к обеспечению безопасности и надежности децентрализованных финансовых систем.

DMind-3: Архитектура Суверенного Искусственного Интеллекта

DMind-3 представляет собой инновационную архитектуру искусственного интеллекта, построенную на принципах суверенного распределения вычислений между периферийными устройствами (Edge), локальными серверами и облачной инфраструктурой. Эта трехуровневая структура разработана специально для выполнения сложных финансовых операций в среде Web3, требующих высокой степени безопасности и устойчивости к враждебным атакам. Суверенный характер архитектуры предполагает полный контроль над данными и вычислительными процессами, минимизируя зависимость от внешних сервисов и обеспечивая соблюдение регуляторных требований. DMind-3 ориентирована на обработку транзакций и выполнение стратегий в децентрализованных финансовых системах, где критически важна надежность и предсказуемость исполнения.

Архитектура DMind-3 использует трехуровневый подход — периферия (Edge), локальная обработка (Local) и облако (Cloud) — для распределения вычислительных задач и повышения безопасности и конфиденциальности. Вычисления, требующие минимальной задержки и высокой степени защиты данных, выполняются на периферийных устройствах, непосредственно у пользователя. Менее чувствительные задачи или требующие значительных ресурсов обрабатываются локально, на выделенных серверах. Наконец, облачная инфраструктура используется для задач, не требующих немедленного ответа и допускающих более высокую задержку, а также для агрегации данных и обучения моделей. Такое распределение позволяет минимизировать риски, связанные с централизованным хранением данных, и обеспечивает гибкость в управлении ресурсами.

В DMind-3 реализована политика выборочной передачи вычислений (Policy-Driven Selective Offloading), которая динамически определяет место выполнения операций — на периферии, локально или в облаке — исходя из уровня конфиденциальности данных, требований к задержке и степени неопределенности. Такой подход позволяет оптимизировать общую производительность системы, обеспечивая выполнение 99% запросов (p99 latency) менее чем за 50 миллисекунд. Применение данной политики позволяет минимизировать риски, связанные с передачей конфиденциальной информации, и обеспечить необходимую скорость обработки данных в условиях Web3.

Многоуровневый Брандмауэр: Гарантия Безопасности

Первый рубеж защиты обеспечивается краевым уровнем (Edge Tier), включающим в себя Intent Firewall. Данный компонент осуществляет разбор входящих транзакций и применяет детерминированные правила безопасности. Это позволяет на ранней стадии отсеивать вредоносные запросы и гарантировать соответствие транзакций заранее заданным критериям. Применение детерминированных правил подразумевает предсказуемый и однозначный результат проверки каждой транзакции, исключая возможность обхода защиты за счет неопределенности или интерпретации. Такой подход обеспечивает высокий уровень надежности и предсказуемости в обеспечении безопасности системы.

Для защиты конфиденциальных данных на всех уровнях системы применяются методы санитаризации, направленные на предотвращение утечек информации и обеспечение приватности пользователей. Внедренные механизмы позволяют минимизировать количество нарушений безопасности, достигая редкой или нулевой частоты нарушений при использовании более строгих политик безопасности. Данные методы включают в себя фильтрацию, маскирование и шифрование информации, а также контроль доступа к чувствительным данным, что обеспечивает соответствие требованиям конфиденциальности и предотвращает несанкционированный доступ.

Плоскость оркестровки, осведомленная о рисках, обеспечивает всестороннее отслеживание происхождения данных и проверки на согласованность. Это включает в себя регистрацию каждого этапа обработки транзакции, позволяя установить полную историю происхождения данных. В случае обнаружения неопределенности или аномалий, система автоматически повышает уровень верификации, инициируя дополнительные проверки и анализы. Повышение уровня верификации может включать в себя повторные проверки целостности данных, запрос дополнительной информации или активацию резервных механизмов безопасности, обеспечивая надежность и защиту системы даже в условиях потенциальных угроз.

Система реализует контролируемое обдумывание, позволяющее динамически переключаться между режимами быстрой и тщательной верификации транзакций, оптимизируя баланс между скоростью обработки и уровнем безопасности. Модель DMind-3 демонстрирует 93.7%-ный процент успешных многошаговых взаимодействий на структурированных бенчмарках, что подтверждает ее эффективность в сложных сценариях проверки и подтверждения данных. Переключение режимов верификации осуществляется автоматически, исходя из уровня неопределенности и критичности транзакции, обеспечивая адаптивную безопасность.

Федеративное Обучение и Будущее Децентрализованного Интеллекта

Архитектура DMind-3 обеспечивает внедрение федеративного обучения, позволяя обучать модели на децентрализованных данных без ущерба для конфиденциальности. Этот подход позволяет избежать централизованного хранения данных, что значительно снижает риски, связанные с утечками и несанкционированным доступом. Вместо этого, обучение происходит непосредственно на устройствах пользователей или в локальных сетях, а лишь агрегированные результаты обмена информацией используются для улучшения глобальной модели. Такой метод не только защищает личную информацию, но и позволяет использовать данные, которые ранее были недоступны из-за соображений приватности, расширяя возможности машинного обучения в различных сферах, включая финансовый сектор и Web3-экосистему.

Применение машинного обучения в экосистеме Web3 становится реальностью благодаря DMind-3, открывая новые горизонты для финансовых инноваций. Архитектура DMind-3 позволяет обучать модели на децентрализованных данных, не ставя под угрозу конфиденциальность пользователей, и демонстрирует значительное превосходство над GPT-5.1. В ходе тестирования, DMind-3 показал улучшение на 2.2 пункта по DMind Benchmark и на 1.9 пункта по FinanceQA, подтверждая свою эффективность в обработке финансовых данных и задачах, связанных с децентрализованным интеллектом. Это позволяет создавать более продвинутые и надежные финансовые инструменты, доступные в рамках Web3, и расширяет возможности для автоматизации и анализа финансовых процессов.

Архитектура DMind-3 направлена на создание более надежного и доверенного финансового будущего посредством сочетания децентрализованного интеллекта и надежных мер безопасности. Система обеспечивает не только высокую производительность в задачах анализа и прогнозирования, превосходя показатели GPT-5.1 на бенчмарках DMind (+2.2) и FinanceQA (+1.9), но и демонстрирует эффективность в условиях ограниченных ресурсов. Уменьшенная версия, DMind-3-mini, сохраняет впечатляющие 94.9% от производительности DMind Benchmark и 92.7% от FinanceQA, при этом обладая значительно меньшим размером, что расширяет возможности ее применения на различных платформах и устройствах. Такой подход позволяет строить финансовые системы, устойчивые к единым точкам отказа и несанкционированному доступу, обеспечивая повышенную прозрачность и надежность транзакций.

Он видит, как DMind-3 пытается обуздать хаос Web3 транзакций, привнося порядок в мир, где каждая строка кода — потенциальная уязвимость. Эта архитектура, с её сложным взаимодействием между Edge, Local и Cloud, напоминает попытку построить идеальный замок на песке — элегантное решение, обреченное на столкновение с реальностью. Как говорил Эдсгер Дейкстра: «Программирование — это не столько искусство, сколько ремесло». И DMind-3, с её фокусом на безопасности на границе подписания и контроле над выполнением, — это именно ремесло, попытка создать надёжный инструмент в условиях постоянной атаки, осознавая, что даже самая тщательно продуманная система однажды рухнет, но стремясь к тому, чтобы это произошло красиво.

Что Дальше?

Представленная архитектура DMind-3, несомненно, является ещё одной попыткой приручить цифрового джинна. Защита транзакций в Web3 — благородная цель, но стоит помнить: каждая «умная» система — это просто более изощрённый способ сломаться. «Суверенность» агента — красивая идея, пока не столкнётся с реальностью, где любой код — это потенциальная дверь для злоумышленников. Очевидно, что борьба за безопасность — это бесконечная гонка, и DMind-3 лишь одна из многих лошадей на трассе.

Наиболее интересным представляется не сама архитектура, а её неизбежные ограничения. Как быстро «контролируемое обдумывание» превратится в задержку, критичную для финансовых операций? Насколько эффективно «брандмауэр намерений» сможет отделить реальные угрозы от ложных срабатываний? И, самое главное, кто будет отвечать за ошибки «суверенного» агента — разработчик, пользователь или, может быть, сам алгоритм?

В конечном итоге, DMind-3 — это очередное напоминание о том, что автоматизация не спасёт нас. Она лишь перенесёт проблемы на другой уровень. Тесты — это форма надежды, а не уверенности. И рано или поздно, кто-нибудь обязательно найдёт способ обойти все защиты и заставить эту систему сделать что-то совершенно непредсказуемое. Таков закон цифрового мира.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.11651.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-15 13:43