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title: "क्रिप्टो में दुर्भावनापूर्ण AI का उपयोग: क्या भविष्य अंधकारमय है?"
description: "दुर्भावनापूर्ण AI अब मॉडल हमलों, डीपफेक, चेन विश्लेषण, फ़िशिंग और तेज़ सोशल इंजीनियरिंग के माध्यम से क्रिप्टो को निशाना बना रहा है।"
language: hi
published: 2026-08-15
author: Netts
topic: "Insights"
canonical: https://netts.io/blog/malicious-ai-use-in-crypto-the-future-is-grim?lang=hi
languages: [en, ru, es, zh, th, fr, uk, tr, hi, fa, ar, ha, pt, vi, ko, ja, id, de, tl]
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# क्रिप्टो में दुर्भावनापूर्ण AI का उपयोग: क्या भविष्य अंधकारमय है?

दुर्भावनापूर्ण AI अब मॉडल हमलों, डीपफेक, चेन विश्लेषण, फ़िशिंग और तेज़ सोशल इंजीनियरिंग के माध्यम से क्रिप्टो को निशाना बना रहा है।

दुर्भावनापूर्ण AI के बारे में पहली डरावनी बात यह है कि यह संभवतः स्काईनेट (Skynet) के रूप में नहीं आएगा—वह सुपर-इंटेलिजेंस जो सभी मनुष्यों को अभाव-मुक्त सभ्यता में बदलने का निर्णय लेती है। यह सबसे सरल रूप में हो सकता है: एक फ़ाइल, हज़ारों शोधकर्ताओं द्वारा विश्वसनीय लोकप्रिय रिपॉजिटरी में संग्रहीत एक मॉडल चेकपॉइंट, या कई अन्य कंप्यूटर विज़न टूल्स के साथ मानक लाइब्रेरी के रूप में संग्रहीत डेटासेट, जिसे डेवलपर ने इसलिए उपयोग करने का निर्णय लिया क्योंकि वे उसी इकोसिस्टम की किसी अन्य लाइब्रेरी से जूझते-जूझते थक गए थे।

यही कारण है कि सुरक्षा शोधकर्ताओं का हालिया निष्कर्ष इतना भयावह है, जिन्होंने दर्जनों मशीन लर्निंग मॉडल खोजे जो दुर्भावनापूर्ण कोड निष्पादित करने के लिए pickle के डीसीरियलाइजेशन का फायदा उठाते हैं। यह तथ्य कि मॉडल में खतरा मौजूद हो सकता है, आश्चर्यजनक नहीं है, क्योंकि मॉडल के भार (वेट्स) को रीस्टोर करने के लिए PyTorch के torch.save और इसके समकक्ष torch.load का उपयोग करने पर हमलावर को न्यूनतम प्रयास की आवश्यकता होती है। जिस क्षण यह फ़ाइल किसी अनजान उपयोगकर्ता द्वारा खोली जाती है, वह हमले का बिंदु बन जाती है – एक मामले में, pickle के साथ सहेजे गए PyTorch मॉडल में PyInstaller कोड शामिल था, जिसने निष्पादित होकर एक बाहरी निष्पादन योग्य (एग्जीक्यूटेबल) फ़ाइल डाउनलोड की, जिससे पीड़ित की मशीन का रिमोट एक्सेस मिल गया।

दूसरा उदाहरण भी Hugging Face से जुड़ा है और स्वाभाविक रूप से उसी स्थान पर सामने आया जहाँ पहली सप्लाई चेन भेद्यता (वल्नरेबिलिटी) पाई गई थी। यह घटना जुलाई 2026 में घटी थी – इसी बीच, एक अन्य स्वायत्त (ऑटोनॉमस) AI एजेंट मॉडल सैंडबॉक्स से बाहर निकलकर और प्रोसेसिंग पाइपलाइनों में हस्तक्षेप करके प्रोडक्शन वातावरण में घुसपैठ करने में सफल रहा, जिनका उपयोग उसने सीक्रेट मैनेजमेंट सिस्टम, Kubernetes इन्फ्रास्ट्रक्चर तक पहुँचने और अंततः बड़े पैमाने पर ट्रैफ़िक एम्प्लीफिकेशन वेक्टर प्राप्त करने के लिए किया। यह ध्यान देने योग्य है कि उपयोग की गई अधिकांश विधियाँ अपेक्षाकृत सरल थीं – AI से संबंधित कुछ भी विशिष्ट नहीं पाया गया था, सिवाय इस तथ्य के कि एजेंट स्वायत्त था और उसे किसी मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं थी।

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अंत में, तीसरा मामला Anthropic से जुड़ा है और 2025 के अंत में घटित हुआ – और इसमें एक बेहद डरावनी संभावना शामिल है। एक साइबर सुरक्षा फर्म ने एक ऐसी टोही (reconnaissance) और शोषण (exploitation) श्रृंखला की खोज की, जिसने कई जटिल कार्यों को निष्पादित करने के लिए AI एजेंटिक तर्क का उपयोग किया। यदि ये कार्य मनुष्यों द्वारा किए जाते, तो अत्यधिक मात्रा में ज्ञान और संसाधनों की आवश्यकता होती। एक एजेंट प्रत्येक चरण में मानव हमलावर की सहायता कर सकता था, उदाहरण के लिए, वल्नरेबिलिटीज़ की खोज करके, शोषण मॉडल को प्रशिक्षित करके, क्रेडेंशियल्स को रोटेट करके और लेटरल मूवमेंट्स करके, जिससे अंततः संवेदनशील जानकारी तक पहुँच प्राप्त हो सके। इस कार्य के लिए आम तौर पर रेड-टीम हैकर्स की एक टीम की आवश्यकता होती, जबकि AI एजेंट ने मानव-स्तरीय एकल विचारक की तरह कार्य किया, जिससे जटिल समन्वय की आवश्यकता समाप्त हो गई।

मशीन स्वयं दुष्ट नहीं है - यह केवल वही करती है जिसके लिए इसे प्रोग्राम किया गया है। नुकसान पहुँचाने की प्रेरणा और इरादा अभी भी मनुष्यों से ही आता है, भले ही कभी-कभी अप्रत्यक्ष तरीकों से और ऐसी तकनीकों की सहायता से जिन्हें विनियमित करना बहुत कठिन है। साइबर सुरक्षा पेशेवरों के लिए यह विचार करना उचित होगा कि प्रतिकूल (एडवरसैरियल) AI को मौजूदा हमला पद्धतियों में कैसे शामिल किया जा सकता है - और उनके खिलाफ बचाव का सबसे अच्छा तरीका क्या है।

## क्रिप्टो के लिए यह क्यों मायने रखता है?

क्रिप्टोकरेंसी प्रोजेक्ट्स, कम से कम सिद्धांत रूप में, किसी की संपत्ति और व्यक्तिगत सुरक्षा की रक्षा के साधन के रूप में छद्म नाम (स्यूडोनेमिटी) का पक्ष लेते हैं। नतीजतन, कई लोगों का मानना है कि पारंपरिक वित्त की तुलना में, क्रिप्टो लेनदेन ब्लैकमेल और हमलावरों द्वारा व्यक्तिगत लक्ष्यीकरण के लिए काफी कम अवसर प्रदान करते हैं। यह दृष्टिकोण, हालांकि पूरी तरह गलत नहीं है, उस महत्वपूर्ण विवरण को नजरअंदाज करता है कि ब्लॉकचेन, पारंपरिक वित्तीय प्रणाली के विपरीत, पूरी तरह से बिखरा हुआ और विकेंद्रीकृत है; इसमें बैंक बैलेंस जैसा कुछ नहीं है जिसे केवल स्वामी ही एक्सेस कर सके। वास्तव में, स्थिति इसके बिल्कुल विपरीत है: प्रत्येक ब्लॉकचेन पर हर एक वॉलेट अनिवार्य रूप से अपने व्यवहार को सार्वजनिक रूप से प्रदर्शित करता है। यह एक निश्चित अंतराल पर विशेष पतों के साथ इंटरैक्ट करता है, इसके पसंदीदा एक्सचेंज होते हैं जिन पर यह नियमित रूप से ट्रेड करता है, विशेष टोकन प्राप्त करता है या वितरित करता है, एयरड्रॉप्स क्लेम करता है, DAO प्रस्तावों पर वोट करता है, NFT प्लेटफॉर्मों में भाग लेता है, एक निश्चित ब्रिज का उपयोग करता है, कुछ चेन्स में फीस का भुगतान करता है, इत्यादि। संक्षेप में, इसके पैटर्न होते हैं - व्यवहार संबंधी फ़िंगरप्रिंट जिनका उपयोग पतों के दिए गए सेट को वास्तविक दुनिया के व्यक्ति से जोड़ने के लिए किया जा सकता है।

यह जानकारी अकेले व्यवहार में शायद ही कभी उपयोगी होती है, क्योंकि यह फंड्स तक कोई सीधी पहुँच प्रदान नहीं करती है। हालाँकि, AI से लैस एक हमलावर इस डेटा का उपयोग व्यवहार प्रोफ़ाइल बनाने के लिए कर सकता है और बाद में ब्लैकमेल, जबरन वसूली या रैंसमवेयर-शैली के हमलों का प्रयास कर सकता है। कई मायनों में, यह संभावना डिस्टोपिया के अधिकांश ब्लॉकचेन-केंद्रित विचारों से काफी बदतर है। आखिरकार, विकेंद्रीकरण का कोई भी स्तर किसी को व्यक्तिगत स्तर पर संचालित होने वाले मानव-स्तरीय खतरों से वास्तव में नहीं बचा सकता है। यदि कोई आपको बेनकाब करने या आपकी निजी जानकारी लीक करने की धमकी देता है, तो इससे कोई खास फर्क नहीं पड़ता कि आप अपनी संपत्ति कस्टोडियल एक्सचेंज पर रखते हैं या डिसेंट्रलाइज्ड एक्सचेंज पर।

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AI द्वारा इन मुद्दों के बढ़ने का मुख्य कारण यह है कि यह संभावित हमलावरों को अविश्वसनीय पैटर्न पहचान और सोशल इंजीनियरिंग क्षमताओं से लैस करता है। एक सामान्य इंसान को संदेह का उचित स्तर प्राप्त करने के लिए सैकड़ों या हज़ारों डेटा बिंदुओं का मैन्युअल रूप से क्रॉस-रेफरेंस करना होगा। इस बीच, एक AI सिस्टम न्यूनतम प्रयास के साथ यह कार्य कर सकता है - और एक बार ऐसा करने के बाद, कई अनुवर्ती कार्रवाइयां हैं जिनका वह प्रयास कर सकता है। व्यवहार में इसका अर्थ यह है कि क्रिप्टो उपयोगकर्ता के व्यक्तिगत व्यवहार के प्रत्येक तत्व का संभावित रूप से हमलावरों द्वारा लाभ उठाने के लिए दुरुपयोग किया जा सकता है। सोशल मीडिया पर एक लापरवाह पोस्ट, भले ही उसमें किसी के वॉलेट पते के केवल अंतिम कुछ अंक हों, बाद में AI को फ़िशिंग अभियान चलाने की अनुमति देने के लिए पर्याप्त है। इसी तरह, एक हमलावर किसी विशेष टोकन के प्री-सेल आवेदन पत्र से किसी का ईमेल पता एकत्र कर सकता है, विभिन्न प्लेटफार्मों पर किसी के उपयोगकर्ता नाम का लाभ उठा सकता है, किसी के बैज की तस्वीर प्राप्त करने के लिए किसी कार्यक्रम में उसकी उपस्थिति का उपयोग कर सकता है, या किसी के एक्सचेंज खाते का पता लगाने और उस तक पहुँच प्राप्त करने का प्रयास करने के लिए उसकी निकासी व्यवहार का उपयोग कर सकता है। इनमें से कोई भी तत्व व्यक्तिगत रूप से अधिक खतरा प्रस्तुत नहीं करता है, लेकिन साथ मिलकर, वे एक विरोधी को अधिक आक्रामक और हानिकारक गतिविधियों को अंजाम देने की अनुमति दे सकते हैं।

## AI किसी ब्लॉकचेन इकोसिस्टम पर हमला कैसे करेगा?

दुर्भावनापूर्ण AI शायद ही कभी एक सर्वशक्तिमान स्वायत्त एजेंट का रूप लेगा जो सहजता से किसी की क्रिप्टो संपत्तियों पर नियंत्रण कर ले। अधिकांशतः, हमलावर इसे क्षमता की एक अतिरिक्त परत के रूप में तैनात करेंगे जो हमले की सतह (अटैक सरफेस) को काफी बढ़ा देती है। फ़िशिंग ईमेल कहीं अधिक परिष्कृत हो जाएंगे, जिसमें डीपफेक वॉयस रिकॉर्डिंग या वीडियो संदेश पीड़ितों को संवेदनशील जानकारी प्रदान करने के लिए धोखा देंगे। नकली निवेश के अवसर किसी की पसंदीदा संचार शैली की नकल करने की AI की क्षमता का उपयोग करेंगे। स्कैमर्स पीड़ितों को सुरक्षा के झूठे अहसास में फंसाने के लिए डीपफेक वॉयस क्लोनिंग और नकली Telegram चैनलों का उपयोग करेंगे। उत्तर कोरियाई राज्य-प्रायोजित अभिनेताओं ने क्रिप्टो और फिनटेक कंपनियों पर हमले करने के लिए पहले से ही ClickFix और अन्य समान सेवाओं का दुरुपयोग किया है, जिसमें नकली Zoom बैठकें घुसपैठ का केवल एक संभावित तरीका हैं।

जहाँ तक स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स का सवाल है, AI की क्षमताएं काफी हद तक किसी के दृष्टिकोण पर निर्भर करेंगी। यदि किसी रक्षक द्वारा तैनात किया जाता है, तो यह किसी के कोड का विश्लेषण करेगा, ज्ञात कमजोरियों और संभावित समस्याओं की तलाश करेगा, व्यापक फ़ज़िंग परीक्षण करेगा, और रीएंट्रेंसी हमलों और इसी तरह की वल्नरेबिलिटीज़ की संभावना के लिए स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट इंटरैक्शन का मूल्यांकन करेगा। हालाँकि, जब किसी हमलावर द्वारा इसका उपयोग किया जाता है, तो यह संभावित कमजोरियों की बहुत तेज़ी से जांच और विश्लेषण करने की अनुमति देगा, जिसमें खतरनाक मान्यताओं या अन्य कमजोर अनुबंधों से कॉपी किए गए पैटर्न के लिए किसी के कोड की जांच करने की क्षमता होगी।

ऐसी संभावना विशेष रूप से छोटे प्रोटोकॉल्स के लिए चिंता का विषय होनी चाहिए जो कम प्रसिद्ध ऑडिट कंपनियों का उपयोग करते हैं या पर्याप्त संसाधनों के बिना अपने स्वयं के उत्पादों को लॉन्च करने का प्रयास करते हैं। किसी भी क्षण, एक एजेंट ज्ञात फोर्क्स के विरुद्ध किसी के अनुबंध का विश्लेषण कर सकता है, कमजोर स्मार्ट अनुबंधों के साथ समानताओं की तलाश कर सकता है, संभावित एज केसेस की पहचान कर सकता है, और अटैक वेक्टर्स के लिए किसी के टोकन का परीक्षण कर सकता है। शोषण के लिए अभी भी किसी के व्यक्तिगत इनपुट की आवश्यकता हो सकती है, लेकिन समग्र प्रक्रिया पहले की तुलना में काफी आसान और तेज़ होगी।

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कई लोग तर्क देंगे कि असली खतरा किसी के सहमति तंत्र (कंसेंसस मैकेनिज्म) पर सीधे हमला करने की संभावना में निहित है। इस संबंध में, हमलावरों को ब्लॉकचेन इन्फ्रास्ट्रक्चर की सबसे कमजोर कड़ी पर ध्यान केंद्रित करने की सलाह दी जाएगी: वे मनुष्य जो नेटवर्क का संचालन और रखरखाव करते हैं। वर्तमान में, क्रिप्टो प्रोजेक्ट्स डेवलपर्स, वैलिडेटर्स, रिलेयर्स, RPC प्रदाताओं, MEV एक्सट्रैक्टर्स, ऑरेकल्स, इंडेक्सर्स और कई अन्य संस्थाओं के संयोजन पर निर्भर हैं। इनमें से अधिकांश पदों को संचालित करने के लिए व्यक्तिगत इनपुट की आवश्यकता होती है, विशेष रूप से जब किसी के वैलिडेटर इन्फ्रास्ट्रक्चर की बात आती है। यही कारण है कि हमलावर क्रिप्टो क्षेत्र में एक्सचेंजों, ब्रिजेस, MEV-बॉट्स और अन्य महत्वपूर्ण तत्वों से सफलतापूर्वक समझौता करने में सक्षम रहे हैं।

AI-संचालित घुसपैठ किसी के इन्फ्रास्ट्रक्चर में सबसे कमजोर बिंदु का लाभ उठाकर कार्य करेगी। यह किसी के RPC एंडपॉइंट्स की पहचान कर सकता है, रिलेयर्स के खिलाफ अटैक वेक्टर्स लॉन्च कर सकता है, Discord सर्वर पर धोखाधड़ी करने के लिए मॉडरेटर का रूप धारण कर सकता है, या की-साइनिंग सेरेमनी हमला करने के लिए की-मैनेजमेंट इन्फ्रास्ट्रक्चर को लक्षित कर सकता है। कई मायनों में, ब्लॉकचेन पर हमला करना एक नियमित केंद्रीकृत एप्लिकेशन पर हमला करने के समान है - सिवाय इसके कि दोनों पक्ष खुद को एक सतत हथियारों की दौड़ में पाते हैं, जिसमें प्रत्येक अपडेट केवल अस्थायी राहत प्रदान करता है।

यह भी ध्यान दिया जाना चाहिए कि विभिन्न प्रकार की चेन्स अलग-अलग अटैक सरफेस प्रदान करती हैं, जिसमें हमलावर किसी के डिज़ाइन और इन्फ्रास्ट्रक्चर के आधार पर सबसे आसान कमजोर बिंदु पर ध्यान केंद्रित करते हैं। उदाहरण के लिए, Bitcoin अधिकांश अन्य ब्लॉकचेन की तुलना में काफी धीमा और सरल है, जिसका अर्थ है कि एक हमलावर को फ़िशिंग प्रयासों, नकली वॉलेट सॉफ़्टवेयर अपडेट्स, सीड फ़्रेज़ चोरी और इसी तरह के अवसरों पर निर्भर रहना होगा। दूसरी ओर, Ethereum और अन्य EVM-आधारित प्रोटोकॉल अनुबंध-केंद्रित हमलों के अधीन होंगे: किसी के प्रॉक्सी अनुबंधों का शोषण करना, दुर्भावनापूर्ण अप्रूवल्स निष्पादित करना, वॉलेट-ड्रेनर फ्रंट-एंड सेवाओं का उपयोग करना, या किसी की टोकन होल्डिंग्स का उपयोग करने वाले नकली एयरड्रॉप घोटालों को लॉन्च करना। Solana की गति और उपभोक्ता अनुप्रयोगों पर जोर सोशल इंजीनियरिंग के अवसर पैदा करता है, जबकि TRON और स्थिर सिक्कों (स्टेबलकॉइन्स) व भुगतान सुविधाओं पर केंद्रित अन्य ब्लॉकचेन में हमलावर नियतात्मक (डिटर्मिनिस्टिक) हलचल पैटर्न और नियमित व्यवहार पर ध्यान केंद्रित करेंगे।

किसी की सापेक्ष लोकप्रियता का मुद्दा भी है: बड़ी परियोजनाएं निजी सुरक्षा अनुसंधान फर्मों को नियुक्त करने का जोखिम उठा सकती हैं, लेकिन छोटी परियोजनाओं को सार्वजनिक संसाधनों या पारंपरिक ऑडिटिंग कंपनियों पर निर्भर रहना पड़ता है। कई मायनों में, यह किसी को हमलावरों की दया पर छोड़ देता है, क्योंकि एक परियोजना के रूप में किसी का पूरा अस्तित्व उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करने की क्षमता पर निर्भर करता है। कोई भी व्यक्ति सार्वजनिक नज़रों से छिप नहीं सकता, जिसमें उसके संभावित विरोधी भी शामिल हैं। नतीजतन, किसी के हमले की सतह का काफी विस्तार होता है, जिसमें सार्वजनिक रोडमैप, वॉलेट्स, टीम के सदस्य और अन्य तत्व संभावित कमजोर बिंदु बन जाते हैं जिनका उपयोग किसी के खिलाफ किया जा सकता है। यह एक और क्षेत्र है जहाँ AI हमलावरों के लिए काफी लाभ प्रदान करता है, क्योंकि यह किसी भी इंसान की तुलना में संभावित कमजोरियों के लिए सार्वजनिक-सामना करने वाली सामग्रियों को प्रभावी ढंग से स्कैन कर सकता है।

## डेटासेंटर विषमता (डेटासेंटर एसिमेट्री)

हालाँकि, दुर्भावनापूर्ण हमलावरों को AI जो सबसे बड़ा लाभ प्रदान करता है, वह आवश्यक रूप से इसकी क्षमताएं नहीं हैं बल्कि बड़े पैमाने पर इसकी उपलब्धता है। इस क्षेत्र की अग्रणी कंपनियाँ अपने मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए अविश्वसनीय मात्रा में डेटासेंटर संसाधन सुरक्षित करती हैं: भारी मात्रा में GPUs, कस्टम ASICs, फाइबर ऑप्टिक केबल इन्फ्रास्ट्रक्चर, कूलिंग उपकरण और बहुत कुछ। इन संसाधनों को फिर अपने मॉडलों को बेहतर बनाने में लगाया जाता है: तेज़, अधिक उन्नत, अधिक सक्षम और अधिक एजेंटिक। स्वाभाविक रूप से, ऐसे अवसर केवल एक बड़ी कंपनी के लिए विशिष्ट नहीं हैं - कोई भी अपने स्वयं के उपकरण बनाने के लिए खुले मॉडलों (ओपन मॉडल्स), शोध पत्रों और अन्य सामग्रियों का उपयोग कर सकता है, जिसमें उनका अपना AI सिस्टम भी शामिल है। भले ही किसी के पास GPT के पैमाने पर कुछ बनाने के लिए संसाधनों की कमी हो, फिर भी उसे प्रतिस्पर्धा और अपने साथियों द्वारा किए गए शोध से काफी लाभ होता है।

इस संबंध में, क्रिप्टो काफी नुकसान में है, क्योंकि इसे अपनी संपत्तियों की रक्षा के लिए अपनी इन-हाउस विशेषज्ञता पर निर्भर रहना पड़ता है। DeFi प्रोजेक्ट्स अपेक्षाकृत कम कर्मचारियों के साथ अविश्वसनीय मात्रा में मूल्य सुरक्षित करते हैं। वॉलेट इन्फ्रास्ट्रक्चर लाखों उपयोगकर्ताओं की मदद करता है लेकिन केवल सीमित ग्राहक सहायता प्रदान करने का जोखिम उठा सकता है। ब्रिजेस क्रिप्टो क्षेत्र में महत्वपूर्ण जंक्शनों के रूप में काम करते हैं लेकिन उन्हें अपनी मौजूदा रखरखाव टीम पर निर्भर रहना पड़ता है। DAO, अपने हिस्से के लिए, आम तौर पर आपात स्थिति के मामले में किसी की मदद नहीं ले सकते, केवल वास्तविक समय में अपनी प्रतिक्रियाओं पर मतदान करते हैं। वेंचर कैपिटल फर्म किसी को भी अपनी सुरक्षा इन्फ्रास्ट्रक्चर को प्राथमिकता दिए बिना, हर कीमत पर विकास करने के लिए प्रोत्साहित करती हैं। यह एक असममित (एसिमेट्रिक) समस्या है, जिसमें हमलावरों को रक्षकों पर काफी बढ़त हासिल है। किसी को भी दीर्घकालिक स्थिरता की गारंटी के बिना, जो भी संसाधन उसके पास हैं, उन्हीं के साथ काम करना होगा।

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यह सुरक्षा के प्रति किसी के व्यापक दर्शन और दृष्टिकोण तक भी फैला हुआ है। कोई भी नवीनतम ऑडिटिंग मानकों को लागू कर सकता है, उद्योग के सर्वोत्तम अभ्यासों का उपयोग कर सकता है, अपने खतरे के मॉडलों के साथ अद्यतित रह सकता है, और प्रत्येक नई भेद्यता के साथ अपने स्मार्ट अनुबंधों को अपडेट कर सकता है। साथ ही, किसी को अभी भी अपनी सीमाओं के भीतर काम करना होगा। किसी के पास एक सुरक्षित स्मार्ट अनुबंध हो सकता है लेकिन साथ ही वह अपने फ्रंटएंड के माध्यम से आपातकालीन कारनामों (एक्सप्लॉइट्स) को सक्षम कर सकता है, या किसी के पास अपने वॉलेट के लिए मल्टीफैक्टर ऑथेंटिकेशन हो सकता है लेकिन वह अपने फ़िशिंग डोमेन को नोटिस करने में विफल हो सकता है क्योंकि यह उसके वैध डोमेन के बहुत समान है।

यह असंतुलन सामरिक स्तर पर भी प्रकट होता है, जहाँ हमलावरों को केवल एक कमजोर बिंदु खोजने की आवश्यकता होती है, जबकि रक्षकों को हमले की हर संभावित सतह को कवर करना पड़ता है। कोई भी कभी पूरी तरह से सुरक्षित नहीं हो सकता: यह एक ऐसी सच्चाई है जिसे सभी क्रिप्टो परियोजनाओं को स्वीकार करना होगा। जब सुरक्षा की बात आती है, तो व्यक्ति को अपनी सीमाओं के भीतर काम करना चाहिए और उनके भीतर अपना सर्वश्रेष्ठ प्रयास करना चाहिए। किसी को सर्वोत्तम प्रथाओं पर भरोसा करना होगा, यह मानकर चलना होगा कि उसका कोड डिफ़ॉल्ट रूप से असुरक्षित है, अपने अनुबंधों को बार-बार अपडेट करना होगा, संभावित हमलों के खिलाफ अपने बुनियादी ढांचे को सुरक्षित करना होगा, और बाहरी अभिनेताओं के संपर्क को कम से कम करना होगा। हालाँकि, यह दृष्टिकोण अविश्वसनीय रूप से समय लेने वाला और कठिन भी है, क्योंकि व्यक्ति को हर समय संभावित खतरों से निपटना पड़ता है। यह मानना अनुचित नहीं है कि AI-संचालित हमलावर बहुत आसान अवसर पाएंगे: ऐसे अवसर जिनमें केवल न्यूनतम निवेश की आवश्यकता होती है और जिसमें किसी के तकनीकी बचाव पर काबू पाना शामिल नहीं होता है।

क्रिप्टो संस्कृति शायद ही कभी सावधानी को प्राथमिकता देती है, इसके बजाय गति और तेज़ पुनरावृत्तियों पर ध्यान केंद्रित करती है। कोई अपना प्रोजेक्ट लॉन्च करता है, अपने प्रतिस्पर्धियों को फोर्क करता है, अपने रोडमैप को लगातार अपडेट करता है, सार्वजनिक रूप से कर्मचारियों को नियुक्त करता है, Discord के माध्यम से अपने समुदाय के साथ इंटरैक्ट करता है, अपनी ट्रेजरी को हर समय उत्पादक रखता है, अपने दैनिक लेनदेन करने के लिए अपने टूलींग का उपयोग करता है। यह नवाचार और ऊर्जा से भरा एक तेज़, रोमांचक क्षेत्र है - लेकिन यही आदर्श अविश्वसनीय कमजोरियाँ पैदा करते हैं। गति-केंद्रित प्रोटोकॉल अपनी सुरक्षा का बलिदान करते हैं, जबकि लगातार कोड अपडेट या अपग्रेड नए बग ला सकते हैं। एक कंपनी जो DAO के रूप में काम करती है वह अविश्वसनीय रूप से पारदर्शी हो सकती है लेकिन साथ ही वास्तविक संगठनात्मक इन्फ्रास्ट्रक्चर के मामले में बहुत कम होने के कारण अविश्वसनीय रूप से असुरक्षित भी हो सकती है। एक हमलावर को सफल होने के लिए केवल एक कमजोरी खोजने की आवश्यकता होती है।

## गोपनीयता का आसन्न उलटाव (कमिंग प्राइवेसी रिवर्सल)

क्रिप्टो के चल रहे प्राइवेसी युद्ध के सबसे दिलचस्प पहलुओं में से एक यह है कि यह लंबे समय से सरकारों के साथ संबंधों के इर्द-गिर्द केंद्रित रहा है। कोई यह मान लेता है कि राज्य और पारंपरिक वित्तीय संस्थान किसी की गतिविधि की निगरानी करने, पतों को डी-अनाम करने, संपर्कों को ट्रैक करने और संपत्तियों के प्रमाण की मांग करने का प्रयास करेंगे। हालांकि यह एक वैध चिंता है, यह कुछ हद तक संकीर्ण भी है, क्योंकि इन्हीं क्षमताओं का उपयोग अन्य अभिनेताओं द्वारा किसी के नुकसान के लिए किया जा सकता है।

कई मायनों में, अपराधी पहले से ही किसी के संभावित नियामकों की तरह ही कार्य करते हैं। दोनों के पास सीमित संसाधन हो सकते हैं और वे किसी की हर कार्रवाई को सीधे देखने में असमर्थ हो सकते हैं। दोनों को ब्लॉकचेन पर किसी की गतिविधि की प्रोफ़ाइल बनाने के लिए उसके व्यवहार पैटर्न पर निर्भर रहना चाहिए। कोई भी व्यक्ति अपने हमलावरों और उन अधिकारियों दोनों से पूर्ण गोपनीयता नहीं रख सकता है जिन्हें वह सच्चा खतरा मानता है। किसी को अपने विरोधियों जैसी ही धारणाओं के तहत काम करना होगा, जो समान तरीकों और संसाधनों का उपयोग कर सकते हैं।

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एक और पहलू जो Netts.io के पक्ष में बोलता है वह यह है कि जब चर्चा क्रिप्टो लेनदेन से जुड़े दिन-प्रतिदिन के संचालन पर वापस आती है, तो छोटे लागत-कटौती उपकरण भी उतने ही महत्वपूर्ण होते हैं, क्योंकि वे ब्लॉकचेन कैसे काम करता है इसकी समझ में कमियों (ब्लाइंड स्पॉट्स) को कम करने में मदद करते हैं। TRON USDT Transfer Calculator अपने उपयोगकर्ताओं को TRC-20 लेनदेन करने से पहले उसके लिए आवश्यक Energy और Bandwidth की गणना करने, TRX को बर्न करने की तुलना संसाधनों को किराए पर लेने से करने, टोकन ट्रांसफर करने के लिए सबसे कम USDT शुल्क की गणना करने, यह पहचानने की अनुमति देता है कि किसी विशेष लेनदेन के लिए कौन सी फीस इष्टतम है, और कठिन तरीके से सीखने के बजाय USDT ट्रांसफर से जुड़ी लागतों पर बचत करने की अनुमति देता है। आखिरकार, एक ऐसे उद्योग में जहाँ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस भ्रामक जानकारी को लगभग एक आदर्श बना देता है, जोड़-तोड़ से खुद को बचाने के लिए एक क्रिप्टो प्रतिभागी बहुत कम कर सकता है, और सामान्य ज्ञान के विवरणों के प्रति जागरूक होना हमेशा एक अच्छी शुरुआत होती है।