توسعه سریع بلاکچین و هوش مصنوعی در حوزه امور مالی طی سالهای اخیر مزایای فراوانی از جمله افزایش شفافیت و کارایی ارائه کرده است. پیشبینی میشود بازار فناوری زنجیره بلوکی تا سال ۲۰۲۵ به حدود ۴۰ میلیارد دلار برسد و در عین حال الگوریتمهای پیشرفته یادگیری ماشینی امکان تحلیل حجم عظیمی از دادههای مالی را فراهم کردهاند. با این حال، بهرهگیری گسترده از این فناوریها موجب ظهور چالشهای جدیدی در زمینه امنیت دادههای مالی و حریم خصوصی دیجیتال نیز شده است.
بلاکچین به عنوان یک دفترکل توزیعشده شناخته میشود که در آن هر بلوک دارای هش رمزنگاری یکتایی است که آن را به بلوک قبلی متصل میکند. این ساختار زنجیرهای شفاف با یکپارچگی بالا، سطح اعتماد به تراکنشها را ارتقا میدهد. با این حال، گسترش استفاده از بلاکچین در سامانههای مالی موجب بروز مخاطرات امنیتی متعددی شده است.
در شبکههای عمومی بلاکچین، حمله ۵۱ درصد (کنترل اکثریت توان پردازشی شبکه) میتواند به مهاجم امکان دهد تراکنشها را بازنویسی کرده و داراییها را دوبار خرج کند. حمله سیبیل، با ایجاد هویتهای جعلی متعدد، اجماع توزیعشده را مختل میکند. حملات مرد میانی نیز با دستکاری ارتباطات میان گرهها، صحت تراکنشها را تهدید میکنند. علاوه بر این تهدیدات شبکهای، حملاتی مانند فیشینگ و نفوذ به دستگاههای کاربران نیز امنیت بلاکچین را در معرض خطر قرار میدهند.
قراردادهای هوشمند کاربرد گستردهای در امور مالی دارند، اما خود نیز میتوانند نقاط ضعف امنیتی به همراه داشته باشند. این برنامههای خوداجرا اگر به درستی طراحی نشوند، ممکن است حفرههایی مانند امکان فراخوانی مجدد توابع (Re-entrancy) یا منطق نادرست داشته باشند که مهاجمان با سوءاستفاده از آنها داراییها را سرقت کنند. علاوه بر این، اشتباهات کدنویسی در اعتبارسنجی ورودیها میتواند عملکرد ناخواسته و خطرناک قراردادها را موجب شود. به طور خلاصه، یک قرارداد هوشمند ناپایدار میتواند کل سامانه را در معرض تهدید قرار دهد.
هوش مصنوعی در امور مالی با بهرهگیری از الگوریتمهای پیشرفته، خدمات متنوعی مانند تحلیل خودکار دادههای معاملاتی، توصیههای سرمایهگذاری و تشخیص تقلب را ممکن ساخته است. برای نمونه، سیستمهای یادگیری ماشین میتوانند با پایش الگوهای تراکنش، فعالیتهای مشکوک را پیش از وقوع شناسایی کنند. این سامانهها علاوه بر افزایش سرعت و دقت در عملیات مالی، تجربه کاربری بهتری را نیز به همراه دارند، اما در عین حال چالشهای خاص خود را دارند. حجم عظیم دادههای حساس مالی که برای آموزش این الگوریتمها استفاده میشود، میتواند هدف حملات سایبری پیشرفته قرار گیرد و امنیت دادههای مالی در این سامانهها را تهدید کند.
در حوزه یادگیری ماشینی نیز تهدیداتی وجود دارند که مستقیماً امنیت دادههای مالی را به چالش میکشند. پژوهشها نشان دادهاند که یادگیری ماشینی خصمانه (Adversarial Machine Learning) میتواند با تزریق دادههای مخرب در فرآیند آموزش، الگوریتمهای دفاعی را ناکارآمد سازد. علاوه بر این، مدلهای هوش مصنوعی پیشرفته مانند شبکههای عصبی بزرگ میتوانند توسط حملاتی نظیر «تزریق دستور» (Prompt Injection) فریب داده شوند و دستورات مخرب را اجرا کنند. این نوع حملات خطرات جدی برای سیستمهای مالی دیجیتال به همراه دارند.
علاوه بر این، هوش مصنوعی در تقویت حملات مهندسی اجتماعی نیز کاربرد دارد. برای مثال، فناوری تولید محتوای جعلی (دیپفیک) میتواند در جعل چهره یا صدای افراد به کار رود و مهاجمان را در اجرای حملات فیشینگ پیشرفته یاری دهد.
نگاه ترکیبی به امنیت دادههای مالی و حفظ حریم خصوصی دیجیتال در فناوریهای مالی نوین اهمیت ویژهای دارد. ماهیت شفاف بلاکچین باعث میشود که هر تراکنش در یک دفترکل عمومی ثبت شود. این وضعیت زمانی مشکلساز است که سوابق تراکنشها به هویتهای واقعی افراد پیوند داده شود، زیرا در آن صورت کل تاریخچه مالی یک شخص میتواند افشا گردد. در عمل، بلاکچین تنها ناشناسیت محدود ارائه میدهد؛ به این معنی که اگر یک نشانی عمومی به هویت واقعی کاربر مرتبط شود، میتوان تمامی تراکنشهای آن شخص را رهگیری کرد. علاوه بر این، قوانین حفظ حریم خصوصی مانند حق «فراموش شدن» (حذف اطلاعات) در GDPR با ماهیت تغییرناپذیر بلاکچین در تضاد هستند؛ زیرا حذف دادهها از دفترکل تقریباً ناممکن است. برای رفع این تعارض، رویکردهایی مطرح شده که دادههای حساس را خارج زنجیره نگه داشته و تنها هش رمزنگاریشده یا کلیدهای رمز را روی زنجیره ثبت میکنند، به گونهای که در صورت نیاز با حذف کلید، دسترسی به داده اصلی غیرممکن شود.
برای تامین حریم خصوصی در کنار امنیت، از ابزارهای رمزنگاری پیشرفته نیز استفاده میشود. یکی از این ابزارها، «اثبات بدون افشای دانش» (Zero-Knowledge Proof) است که به شرکتکنندگان امکان میدهد صحت یک تراکنش را بدون افشای جزئیات آن اثبات کنند. علاوه بر این، سازوکارهایی مانند امضاهای حلقهای و آدرسهای یکبارمصرف باعث میشوند هویت فرستنده و گیرنده تراکنشها مخفی بماند. به عنوان نمونه، پروتکلهای RingCT در مونرو و zk-SNARK در زیکش، با رمزنگاری میزان تراکنشها، مانع از آشکار شدن مقدار مبادلهشده میشوند. ترکیب این فناوریها مانند یک سپر رمزنگاری قوی بر دادههای حساس قرار میدهد و در عین حال خواص اصلی بلاکچین مانند تغییرناپذیری و صحت عمومی را حفظ میکند.
امنیت دادههای مالی و حریم خصوصی دیجیتال دو ضلع مهم فناوریهای مالی نوین هستند که کاربران، توسعهدهندگان و قانونگذاران باید به آنها توجه ویژهای نشان دهند. کاربران نهایی باید آگاهی خود را نسبت به خطرهایی مانند استفاده از کیفپولهای ناامن، حملات فیشینگ و افشای کلیدهای خصوصی افزایش دهند تا اطلاعات مالی شخصیشان محافظت شود. در سوی دیگر، توسعهدهندگان و مؤسسات مالی موظفند سیستمهای خود را با پیادهسازی بهترین شیوههای رمزنگاری و امنیتی تقویت کنند؛ برای مثال، با انجام بازرسیهای امنیتی منظم، استفاده از امضای چندگانه و رمزنگاری جامع دادهها میتوانند پایداری سامانهها را افزایش دهند. در نهایت، موفقیت فناوریهای بلاکچین و هوش مصنوعی در امور مالی مشروط به آن است که این سیستمها در بستری امن و مطمئن، و با رعایت کامل اصول حفظ حریم خصوصی توسعه یابند.
