Ethereum के को-फाउंडर Vitalik Buterin ने क्रिप्टो सिक्योरिटी के लिए एक नया फ्रेमवर्क पेश किया है, जो व्यवहारिक स्ट्रेटेजीज़ देता है, जिसमें रेडंडेंसी, मल्टी-एंगल वेरिफिकेशन और ह्यूमन-सेंट्रिक डिज़ाइन शामिल हैं।
उनका मानना है कि यूज़र्स की सुरक्षा का सबसे अच्छा तरीका है कि उनकी मंशा और सिस्टम के व्यवहार के बीच की दूरी को कम किया जाए।
Vitalik Buterin ने बताया कैसे यूज़र की मंशा और सिस्टम सिक्योरिटी के बीच की दूरी कम करें
Buterin के ये इनसाइट्स, ‘परफेक्ट सिक्योरिटी’ के आइडिया को तोड़ते हैं। ये उस वक्त आए हैं जब क्रिप्टो प्लेटफॉर्म्स बार-बार वॉलेट हैक, स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट एक्सप्लॉइट्स और कॉम्प्लेक्स प्राइवेसी रिस्क्स का सामना कर रहे हैं।
Buterin सिक्योरिटी और यूज़र एक्सपीरियंस को मिलाकर डेवलपर्स को एक रोडमैप देते हैं, जिससे वे प्रोटेक्शन और यूजिबिलिटी के बीच बैलेंस बना सकें।
Buterin सिक्योरिटी को इस तरह रीफ्रेम करते हैं कि यह यूज़र की चाहत और सिस्टम की परफॉर्मेंस के बीच डाइवरजेंस को कम करने की कोशिश है।
यूज़र एक्सपीरियंस आम तौर पर इस गैप को अड्रेस करता है, लेकिन सिक्योरिटी खासतौर पर ऐसे टेल-रिक्स सिचुएशन्स को टारगेट करती है जहाँ विरोधी एक्टिविटी सीरियस परिणाम ला सकती है।
“परफेक्ट सिक्योरिटी इम्पॉसिबल है — न तो मशीनें खराब हैं, न ही उन्हें डिज़ाइन करने वाले इंसान गलत हैं, बल्कि असली वजह यूज़र की मंशा का बेहद कॉम्प्लेक्स होना है,” Buterin ने लिखा।
वो बताते हैं कि एक सिंपल सा काम, जैसे 1 ETH रिसीवर को भेजना, भी आईडेंटिटी, ब्लॉकचेन फोर्क्स और कॉमन सेंस नॉलेज पर बेस्ड कई असंप्शन रखता है, जिन्हें पूरी तरह से एनकोड नहीं किया जा सकता।
ज्यादा कॉम्प्लेक्स गोल्स, जैसे प्राइवेसी को बनाए रखना, इसमें और लेयर्स जोड़ते हैं: मेटाडाटा पैटर्न्स, मैसेजिंग टाइमिंग और बिहेवियरल सिग्नल्स से सेंसिटिव जानकारी लीक हो सकती है। इसी वजह से ‘ट्रिवियल’ और ‘कैटास्टॉफिक’ लॉसेस में फर्क करना मुश्किल हो जाता है।
यह चैलेंज AI सेफ्टी की शुरुआती डिबेट्स जैसा है, जहाँ गोल्स को स्ट्रॉन्गली स्पेसिफाई करना बहुत मुश्किल रहा। क्रिप्टो में, ह्यूमन इंटेंट को कोड में बदलना ऐसा ही एक बड़ा बंधन है।
Redundancy और Multi-Angle Verification
इन लिमिटेशंस को कवर करने के लिए, Buterin रेडंडेंसी का सुझाव देते हैं: यूज़र्स को अपनी मंशा को कई ओवरलैपिंग तरीकों से स्पेसिफाई करना चाहिए। सिस्टम सिर्फ तभी एक्ट करेगा, जब सारी स्पेसिफिकेशन मेल करें।
यह तरीका Ethereum वॉलेट्स, ऑपरेटिंग सिस्टम्स, फॉर्मल वेरिफिकेशन और हार्डवेयर सिक्योरिटी में समान रूप से लागू होता है।
उदाहरण के लिए, प्रोग्रामिंग टाइप सिस्टम्स में डेवेलपर को प्रोग्राम लॉजिक और एक्सपेक्टेड डेटा स्ट्रक्चर दोनों स्पेसिफाई करने पड़ते हैं; मिसमैच होने पर कोड कंपाइल नहीं होता।
फॉर्मल वेरिफिकेशन में मैथेमैटिकल प्रॉपर्टी चेक्स जोड़े जाते हैं, जिससे कोड इच्छानुसार ही बिहेव करे। ट्रांजैक्शन सिम्युलेशन्स यूज़र्स को ऑन-चेन असर पुष्टि से पहले देखने का मौका देते हैं।
पोस्ट-असर्शन में दोनों, एक्शन और अपेक्षित परिणाम, मैच करना जरूरी है। मल्टिसिग वॉलेट्स और सोशल रिकवरी मेकेनिज्म्स, मल्टीपल कीज़ के बीच अथॉरिटी को डिस्ट्रीब्यूट करते हैं। इससे किसी एक पॉइंट पर फेल्योर होने पर भी सिक्योरिटी से समझौता नहीं होता है।
Security में AI का रोल
Buterin बड़े लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) को भी एक सपोर्ट टूल के तौर पर देखते हैं और इन्हें “इरादों का सिमुलेशन” कहते हैं।
जनरिक LLMs ह्यूमन कॉमन सेंस को मिरर करते हैं, जबकि यूजर-फाइन-ट्यूनड मॉडल्स यह डिटेक्ट कर सकते हैं कि किसी यूजर के लिए क्या नॉर्मल है और क्या अनयूजुअल।
“LLMs पर किसी भी सिचुएशन में यूजर के इरादे की पुष्टि के लिए अकेले भरोसा नहीं किया जाना चाहिए। लेकिन ये यूजर के इरादों को अप्रोक्सिमेट करने के लिए एक ‘एंगल’ जरूर दे सकते हैं,” उन्होंने बताया।
ट्रेडिशनल रिडंडेंसी मेथड्स के साथ LLMs को इंटीग्रेट करने से, बिना कोई सिंगल पॉइंट ऑफ फेल्योर क्रिएट किए, मिसमैच डिटेक्शन बेहतर हो सकता है।
Security और usability में बैलेंस कैसे बनाएं
महत्वपूर्ण बात है कि Buterin जोर देते हैं कि सिक्योरिटी का मतलब रूटीन एक्शन्स में अनावश्यक रुकावटें नहीं होनी चाहिए।
लो-रिस्क टास्क्स आसान या ऑटोमेटेड हो सकते हैं, जबकि हाई-रिस्क एक्शन्स जैसे नई एड्रेस पर ट्रांसफर या बहुत बड़ी रकम भेजना, इसमें एडिशनल वेरिफिकेशन की जरूरत है।
यह बैलेंस्ड अप्रोच यूजर्स की सुरक्षा के साथ-साथ उन्हें फ्रस्टेट भी नहीं करती है।
रिडंडेंसी, मल्टी-एंगल वेरिफिकेशन और AI-बेस्ड इनसाइट्स को मिलाकर, Buterin क्रिप्टो प्लेटफॉर्म्स को रिस्क कम करते हुए बेहतर यूज़ेबिलिटी का रोडमैप देते हैं।
परफेक्ट सिक्योरिटी शायद संभव नहीं है, लेकिन लेयर्ड और यूजर-सेंट्रिक अप्रोच से यूजर्स की प्राइवेसी प्रोटेक्ट हो सकती है और डिसेंट्रलाइज्ड सिस्टम्स में ट्रस्ट मजबूत होता है।
