區塊鏈的安全性如何保護用戶免受意外風險

在Farcaster的最新討論中，Vitalik Buterin分享了關於區塊鏈系統安全性與用戶體驗之間複雜關係的深刻觀點。根據Foresight News的報導，Buterin透露了挑戰普遍假設的想法，即安全性與用戶體驗是兩個獨立的領域。相反，它們密切相關，並源自相同的目標：縮小用戶意圖與系統實際運作之間的差距。

用戶意圖：經常被忽視的安全基礎

根據Buterin，區塊鏈安全的核心在於系統能夠準確理解並執行用戶的意圖。在這個觀點中，安全性著重於降低尾端風險——由對抗行為或偏離原始意圖所引發的罕見但影響巨大的事件。

然而，用數學方式定義用戶意圖遠比看起來複雜。Buterin強調，即使是像“向Bob發送1 ETH”這樣的簡單指令，也蘊含著隱藏的複雜性。系統如何知道所指的Bob是誰？如果Bob的身份可以被其他地址混淆呢？用戶的隱私又為何增加了另一層難題——因為元數據洩露可能揭示比數據加密本身更多的信息。

用戶意圖與實際執行之間的不一致性形成了安全漏洞。用戶體驗也可以用類似的方式來定義，證明用戶保護與易用性並不矛盾。

從理論到實踐：多層次安全解決方案保障用戶體驗

Buterin建議，有效的安全解決方案需要多層次的方法——允許用戶通過多種互補的機制來表達其意圖。系統只有在不同角度達成一致時才會採取行動。

一些可以保護用戶的多層機制包括：

• 類型系統與形式驗證，在執行前驗證交易邏輯
• 交易模擬，讓用戶在確認前預覽結果
• 事後聲明，用於事後審計
• 多簽或社交恢復機制，為用戶提供在出錯時取消操作的途徑
• 支出限制，控制用戶的財務暴露
• 異常確認，在交易可疑時提醒用戶

每一層都增加冗餘，降低系統行為偏離用戶真實意圖的可能性。

AI技術作為輔助：超越大型語言模型（LLM）來保護用戶

反思在精確定義用戶目標方面的困難，Buterin提醒我們在早期AI安全中遇到的類似挑戰。他提出，大型語言模型（LLM）可以作為意圖模擬器——理解用戶想做什麼的輔助工具。

普通的LLM能接近人類的常識理解，而個性化的LLM則能更貼近捕捉特定用戶的偏好。然而，Buterin警告不要完全依賴LLM來判斷用戶意圖。相反，LLM應作為多層安全系統中的一個額外視角——增強整體冗餘的效果，而非成為單點故障。

這種方法反映了一個更廣泛的哲學：保護用戶免受不可預見風險需要結合技術、多層驗證與深刻理解用戶意圖。通過將區塊鏈安全與直觀的用戶體驗相結合，生態系統能打造出不僅安全且人人都能輕鬆使用的系統。