ظهر

أخصائي أمان Web3 Hypernative لتوفير حماية استباقية للنظام البيئي المتوهج

ستستفيد المؤسسات والتطبيقات اللامركزية والمستخدمون على Flare الآن من مجموعة الحماية الرائدة على مستوى النظام البيئي الرائدة في الصناعة من Hypernative.

يسر Flare أن تعلن عن انضمام Hypernative، الشركة الرائدة في مجال أمن الويب 3 الاستباقي من الدرجة المؤسسية. ستوفر منصة Hypernative للمشاركين في نظام Flare البيئي الحماية ضد الهجمات الإلكترونية في يوم الصفر ، وتنبيه الشبكة قبل المخاطر الناشئة على الأصول الرقمية ، ونقاط الضعف في البروتوكول / dapp ، والتهديدات المتطورة لمستخدمي web3.

أصبحت هجمات Web3 أكثر تعقيدا وتنشأ من قاعدة أوسع من ناقلات الاستغلال. مع استمرار نمو الصناعة ، تصبح هدفا أكبر للجهات الفاعلة السيئة في جميع أنحاء العالم. من خلال التعاون مع شركة رائدة في مجال أمان web3 ، تعمل Flare على زيادة السلامة والحماية لجميع المستخدمين والتطبيقات اللامركزية والمؤسسات في نظام Flare البيئي.

طورت منصة Hypernative تقنية متطورة مصممة للبقاء متقدما بعدة خطوات على عمليات استغلال web3 ، وتبحث باستمرار عن نقاط الضعف عبر الأصول والبروتوكولات والتطبيقات. اعتبارا من اليوم ، اكتشفت المنصة أكثر من 270 استغلالا كان من المحتمل أن تكلف 14 مليار دولار من الأضرار. كشركة رائدة في هذا المجال ، تخدم Hypernative بعضا من أكبر أنظمة web3 البيئية في الصناعة ، حيث يبلغ مجموعها 37 مليار دولار من القيمة الإجمالية المراقبة.

بنية Hypernative فريدة من نوعها في مساحة web3. وهي قادرة على توفير مراقبة "دائمة" لمختلف الأنشطة بما في ذلك على السلسلة ، والحوكمة ، والمالية ، والأمنية. تم تصميمه للكشف بشكل استباقي عن العديد من المخاطر والهجمات قبل الشعور بالتأثير ، مما يسمح للعملاء باتخاذ الإجراءات والتخفيف من أي خسائر.

حتى الآن ، تم اكتشاف أكثر من 764 ألف خطر عبر 1443 بروتوكولا تتم مراقبتها باستمرار. نظرا للحجم الكبير ، يركز Hypernative على الرؤى الهامة والتنبيهات والإجراءات الموصى بها لتجنب الإيجابيات الخاطئة (ولكن دون المساومة عبر السلبيات الخاطئة). يتم دمج النظام بسهولة عبر جميع منصات web3 ، مع استكمال بيانات واجهة برمجة التطبيقات والتنبيهات وخيارات التخصيص. هذا النوع من الأمان مهم بشكل خاص لمجموعات مؤسسات web3 ذات النشاط المالي الثقيل ، مثل DeFi. يتم استهداف هذه الأنواع من المنصات بسبب الفرص المالية ، وبالتالي ستستفيد من الحماية المتزايدة والاستباقية التي توفرها Hypernative.

هوغو فيليون ، المؤسس المشارك لشركة Flare والرئيس التنفيذي لشركة Flare Labs ، قائلا: "تم تصميم Flare باستخدام أوراكل مكرسة لدعم حالات استخدام قيمة المعاملات العالية ، بما في ذلك DeFi و الذكاء الاصطناعي. ستساعد مراقبة Hypernative على Flare في تزويد التطبيقات ومستخدميها بطبقة إضافية من الدفاع ضد عمليات الاستغلال المحتملة. هدفنا هو توفير أعلى مستوى ممكن من الأمان ، بحيث تتمتع المؤسسات والبناة وأعضاء المجتمع بأقصى قدر من الثقة للتعامل مع التطبيقات اللامركزية على الشبكة ".

Flare هي عبارة عن منصة عقود ذكية EVM محسنة للحصول على البيانات اللامركزية. مع مجموعة من الأوراكل المدمجة المؤمنة في طبقة الشبكة ، توفر Flare للمطورين وصولا آمنا ومنخفض التكلفة إلى مجموعة واسعة من بيانات الأسعار والحالة لتطبيقاتهم اللامركزية الخاصة بهم. كمنصة قائمة على EVM ، يمكن تشغيل أي تطبيقات مشفرة ب Solidity وتشغيلها على الشبكة.

"هناك إدراك فجر أن web3 يحتاج إلى معيار أمان جديد يتجاوز عمليات التدقيق والمكافآت" ، قال Gal Sagie ، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Hypernative. "من المشجع حقا أن نرى بروتوكولات رائدة مثل Flare تتخذ نهجا عالميا للأمن وتنفذ استراتيجيات نشطة تحمي نظامها البيئي بأكمله."

نظرا لأن عقود web3 الذكية تزداد تعقيدا ، يجب أن تتحسن المعلومات اللازمة لحمايتها باستمرار أيضا. نظرا لسجل Hypernative القوي في حماية بعض منصات blockchain الأكثر تقدما ، فإن الأدوات التي طورتها ليست فقط قوة صناعية ، بل هي صلبة في المعركة. سيكون Hypernative فعالا في حماية أكثر من 290 مشروعا تم بناؤها على Flare من خلال تحذيرات استباقية في الوقت الفعلي مصممة لمنع وتقليل الضرر المحتمل الناتج عن الهجمات المتطورة.

إلى جانب الوصول إلى النظام الأساسي والمساعدة في إعداد تكوين التنبيه الخاص بهم ، ستتمكن مشاريع Flare من رؤية تدفقات المراقبة والوقاية ، وتلقي التنبيهات والإجراءات اللازمة ، وستتلقى المساعدة من Hypernative في حالة حدوث هجوم.

حول هايبرنيتيف

يوقف Hypernative الهجمات الإلكترونية في يوم الصفر ، والمخاطر الاقتصادية ، ويكتشف الحالات الشاذة على السلسلة ، ويحمي الأصول الرقمية والبروتوكولات وتطبيقات web3 من الخسائر أو التهديدات الكبيرة.  تراقب المنصة مصادر البيانات داخل وخارج السلسلة باستخدام نماذج التعلم الآلي الخاصة للتنبؤ بدقة بالتهديدات السيبرانية والاقتصادية والحوكمة قبل حدوثها وربطها بأدلة التشغيل الآلية من أجل منع المخاطر وتخفيفها في الوقت الفعلي.

الموقع الإلكتروني | تويتر | متوسطة | لينكد إن