隨著基于瀏覽器的Cryptojacking激增，AI很快就會成為黑客_比特幣

2020年第二季度，基于瀏覽器的加密劫持激增，美國網絡安全公司賽門鐵克報告說，檢測到的事件與上一季度相比增長了163％。為了應對這一令人擔憂的趨勢，研究人員正在開發基于人工智能的新解決方案，這些解決方案可能很快成為阻止犯罪分子劫持受害者設備來開采加密貨幣的關鍵。

加密劫持是一個用于未經授權使用某人的計算機來挖掘加密貨幣的術語，通常是通過誘騙受害者單擊惡意鏈接，通過受感染的網站等來獲得訪問權限。

隨著新疆礦場重新上線 比特幣算力回升:Coindesk發文稱，隨著新疆礦場逐漸重新上線，比特幣算力回升。數據顯示，比特幣算力已從電力中斷后的125 EH/s恢復到近160 EH/s。F2Pool全球金融和業務發展總監Liang Da表示，恢復速度比預期的要慢。網絡需要再有20 EH左右重新上線，然后才能達到斷電前的水平。[2021/4/28 21:05:04]

賽門鐵克在其報告中表示：“在基于瀏覽器的采礦腳本制造商CoinHive于2019年3月關閉后，加密劫持急劇下降之后，2020年第二季度交易量有所回升。”包括比特幣和門羅幣在內的加密貨幣的價值增加了，這兩種貨幣通常是基于瀏覽器的礦工開采的。”

報告：隨著行業競爭加劇，交易所收費將逐步降低:加密研究公司Arcane Research在一份新報告中稱，盡管一些加密交易所仍在提高交易費用，但隨著行業競爭的加劇，未來收費可能會降低，這一點備受期待。報告稱，盡管比特幣本身可以被視為“同質產品”，但比特幣交易卻并非如此，因為它受到不同程度的對手風險、監管和流動性的影響。這意味著目前交易員愿意支付溢價，在那些被視為流動性更好、監管更嚴格、更安全的交易所交易。報告同時指出，隨著時間的推移，這種差異可能會縮小，交易所的收費水平將變得更加平均，這意味著自由交易可能會成為現實。（Cryptonews）[2020/7/14]

今年6月，加密劫持攻擊的數量達到了創紀錄的水平，當時總數達到48,697。自今年年初以來，這種激增打破了一種模式，當時加密劫持事件開始逐漸減少，從1月的8407次攻擊下降到5月的5403次事件。

隨著隱含波動率回調，ETH和BTC的相關性增強:金色財經報道，比特幣和以太坊之間的相關性一直在上升，現在已經接近其2018年的歷史最高點。根據CoinMetrics的數據，兩者的相關性歷史高點于2018年7月錄得0.8893，而2020年3月22日為0.8727。根據Skew數據，隨著相關性的增加，ETH和BTC價差的隱含波動率出現了回調。ETH-BTC1個月的ATM價差表明2月份波動性上升，當時BTC的價格在上漲，隨后出現價格下跌。這個動蕩市場的高峰被認為是45％，但是在2月21日之后波動性下降了。隱含波動率曾在3月12日比特幣價格暴跌時達到峰值，然而，從那以后，其一直在向下移動。3月23日，ETH-BTC1個月的ATM隱含波動率為10%，表明市場預期資產價格波動不大。另一方面，隨著比特幣出現了大幅波動，其1個月的已實現波動率價差表明當前ETH-BTC的波動率保持在58％。3個月和6個月的ETH-BTC波動率價差表明，ETH和BTC之間的波動性不斷增長。同時，以太坊與標準普爾（S＆P）等股票的相關性變得越來越強。[2020/3/24]

同時，有關AI的最新科學研究以及如何通過研究學習系統的相似性來使用學習系統來檢測濫用代碼，都帶來了希望，希望有更有效的工具來防止密碼劫持。

在最近一次發表在IEEEAccess期刊上的論文中，標題為“利用圖形卷積和膠囊網絡進行代碼表征”，來自洛斯阿拉莫斯國家實驗室和紐約大學的一組研究人員建議使用基于AI的系統來通過將其代碼與其合法副本進行比較來識別非法加密貨幣挖礦。

該論文的共同作者，LANL研究人員GopinathChennupati說：“我們的深度學習人工智能模型旨在檢測超級計算機的濫用，專門用于加密貨幣挖掘。”

研究人員聲稱，由于所有程序都可以由包含由線，循環或跳轉鏈接的節點的圖表示，因此它們的AI系統可以用來比較“程序流控制圖中的輪廓與程序圖的目錄”可以在給定的計算機上運行。”

Chennupati表示：“基于歐洲和其他地區最近的計算機入侵，這種類型的軟件看門狗將很快對防止加密貨幣礦工入侵高性能計算設施并竊取寶貴的計算資源至關重要。”

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