Carteiras podem ser esvaziadas mais rapidamente do que a maioria percebe, às vezes em questão de momentos com um único clique.
Este guia ensina como as equipes de segurança transformam dados brutos de blockchain em alertas em tempo real e trabalham juntas para interromper ameaças antes que causem danos. 🧵👇
Introdução
Hackers operam em velocidade relâmpago, forçando os defensores a ficar um passo à frente. Este artigo detalha como as equipes transformam o inundante fluxo de dados do mempool em sinais precisos e acionáveis. Vamos explorar como modelos avançados e playbooks automatizados ajudam a reduzir a lacuna entre detectar atividades suspeitas e interromper ameaças em suas trilhas.
Finalmente, veremos como o compartilhamento de inteligência de ameaças entre projetos melhora os tempos de resposta e fortalece todo o ecossistema. Juntos, esses elementos formam um playbook para defender cadeias públicas na velocidade em que os ataques acontecem.
Streaming Feature Stores
Análises de segurança on-chain de nível de produção requerem acesso rápido ao tráfego do mempool. Uma arquitetura comum captura transações pendentes de um endpoint Ethereum JSON-RPC ou WebSocket e as publica para um tópico Apache Kafka. Demonstrações de código aberto mostram como transferências ERC-20 são transmitidas em tempo real e persistidas para análises, acoplando clientes Python com brokers Kafka. Dentro da camada de processamento de stream (Kafka Streams ou Apache Flink), as transações são enriquecidas em vetores de recursos:
Frequência de opcode, desmontagem estática de inputData ou bytecode do contrato gera um histograma de opcode por transação; picos repentinos de CREATE2, SELFDESTRUCT ou DELEGATECALL se correlacionam fortemente com campanhas de drenagem.
Anomalias de gás, desvios de medianas rolantes em gasPrice e gasLimit expõem bots de sanduíche e scripts de roubo de liquidez.
Deltas de fluxo de token, agregação em tempo real de eventos de Transferência ERC-20 identifica grandes aprovações de múltiplos tokens típicas de kits de drenagem.
Feature stores construídos para inferência de baixa latência (Feast, SageMaker Feature Store no modo de streaming) persistem esses campos calculados para que modelos e heurísticas downstream possam pontuar cada transação antes da inclusão no bloco. O resultado é um registro continuamente atualizado e repetível de indicadores de fraude estruturados sem vazar segredos de usuário brutos.
LLM-Assisted Triage
Grandes modelos de linguagem estão sendo cada vez mais incorporados nos fluxos de trabalho do Security Operations Center (SOC) para acelerar a enriquecimento de alertas. Os playbooks operacionais agora direcionam domínios de phishing, HTML de sites de golpe e JavaScript de drenagem para modelos do tipo GPT que:
Roteiam IOCs, classificam URLs ou nomes de arquivos como benignos, suspeitos ou maliciosos, comparando-os contra padrões léxicos conhecidos, de squat de marca e de obfuscação.
Resumam o contexto, extraem iscas para vítimas, fluxos de conexão de carteiras e endereços incorporados para revisão rápida do analista.
Sintetizam regras de detecção, produzindo assinaturas YARA ou Suricata preliminares que capturam motivos de obfuscação previamente não vistos.
Relatórios de campo mostram que combinar GPTs personalizados com plataformas de inteligência de ameaças pode reduzir o tempo de escrita de regras YARA em mais da metade, mantendo a precisão de correspondência acima de 0,9 F-score em corporas de validação. As regras geradas ainda requerem revisão por pares, mas o modelo de linguagem remove o trabalho de primeira passagem e traz à tona indicadores novos que os geradores baseados em regex frequentemente perdem.
Graph Neural Networks on EVM Data
Grafos de transações codificam sinais estruturais ricos indisponíveis para heurísticas de transação única. A família de redes neurais de grafos TLMG4Eth combina embeddings de nível de sentença de calldata de transações com passagem de mensagens no grafo de interação de contas. Experimentos em snapshots Ethereum de vários anos relatam um AUC > 0,93 ao detectar caminhos de financiamento ligados a phishing, superando filtros de limiar de volume em 20-30 pp em recall.
O trabalho complementar na compressão de gráficos de transações (TGC4Eth) reduz o tamanho do gráfico enquanto preserva a separabilidade de contas maliciosas, permitindo inferência em lotes em GPUs de nível de consumidor. Juntos, esses estudos demonstram que pipelines de GNN podem ser executados quase em tempo real em gráficos continuamente ingestos e trazer à tona nós drenadores de baixo grau, cobertos, muito antes que listas negras de reputação sejam atualizadas.
Inteligência de Ameaças da Comunidade
A defesa eficaz escala apenas através da ampla partilha de informações. Os grupos de trabalho de segurança agora publicam relatórios de ameaças legíveis por máquina como pacotes STIX 2 (Structured Threat Information Expression, versão 2). Indicadores de comprometimento baseados em assinaturas (IOCs) (hashes de bytecode malicioso, domínios ENS, padrões de transação) são embalados, assinados com chaves organizacionais e fixados no IPFS; o identificador de conteúdo (CID) é então incorporado em uma breve anunciação on-chain ou enviado via feeds TAXII (Trusted Automated eXchange of Indicator Information). Ferramentas como o piloto do Service Ledger demonstram fluxos de trabalho de ponta a ponta onde empresas trocam objetos STIX criptografados via um IPFS sobreposto com permissão, preservando autenticidade e evidência de adulteração.
A inteligência de ameaça cibernética compartilhada (CTI) reduz o tempo médio de detecção entre os ecossistemas: uma impressão digital de contrato de phishing capturada em um roll-up pode ser sinalizada por ferramentas de segurança e ter regras preventivas enviadas para outros roll-ups em horas. À medida que esses registros amadurecem, programas de recompensas financiados por DAO estão recompensando contribuintes cuja inteligência previne perdas mensuráveis, ecoando a economia de bug-bounty do Web2, mas ancorada em cofres transparentes baseados em tokens.
Esses padrões de equipe azul estabelecem a base operacional para os guardrails mais orientados para políticas delineados na Parte 6 da nossa Série de 7 Partes sobre AI Phishing, disponível no nosso perfil.
O investimento sustentado em pipelines de recursos compartilhados, análises de gráficos impulsionadas por ML, playbooks multisig automatizados e mercados de inteligência incentivados por tokens é essencial para defender cadeias públicas na velocidade da GenAI.
Como você vê o futuro da segurança on-chain se moldando?
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