এআই এজেন্টদের প্রতারণা করা যায়, এটি আরও বুদ্ধিমান মডেল ব্যবহার করে মুছে ফেলা যাবে না। BNB Agent Studio এবং AWS-এর সহযোগীরা একটি “কনফিউজড এজেন্ট” পরীক্ষা পরিচালনা করেছে। আক্রমণকারীরা একটি সাধারণ কাজের মধ্যে ভুল প্রাপক বা পরিমাণ ঢুকিয়েছে, ছয়টি মডেলের মধ্যে কিছু পরিস্থিতিতে অনুমোদিত পেমেন্টের হার 87% পর্যন্ত পৌঁছেছে। ওয়ালেট নীতি স্তর যোগ করার পরও, মডেলগুলি ভুল করার চেষ্টা করেছে, কিন্তু পরীক্ষার পরিবেশে কোনও অনুমোদিত পেমেন্টই স্বাক্ষরিত হয়নি। প্রাপকের সাদা তালিকা, ব্যয়ের সীমা এবং স্বাক্ষরের অনুমতি কোড দ্বারা প্রয়োগ হয়, এবং ব্যক্তিগত চাবি মডেলের প্রসঙ্গে প্রবেশ করেনি। আমি এই ধারণাটির সাথে সম্মত। AI-এর সাহায্যে আপনি সিদ্ধান্ত নিতে পারেন, কিন্তু ব্যয়ের সীমা ওয়ালেটের মধ্যেই কড়াকড়িভাবে লিখে রাখতে হবে। বর্তমানে, ফলাফলগুলি একক-চক্রের পরীক্ষা এবং BSC-এর টেস্টনেট-এর ভেরিফিকেশনের উপর ভিত্তি করে। উৎপাদন-পরিবেশের দীর্ঘমেয়াদী সুরক্ষার জন্য এখনও অনেকটা পথ। তবে, ít least,দিকটি পরিষ্কার: defense line signature-এর আগে।