Співзасновник Ethereum, Віталік Бутерін, закликав до впровадження механізмів моделювання транзакцій у криптовалютні гаманці та смартконтракти, з метою підвищення їх захищеності та зручності для користувачів.
How I think about “security”:
The goal is to minimize the divergence between the user’s intent, and the actual behavior of the system.
“User experience” can also be defined in this way. Thus, “user experience” and “security” are thus not separate fields. However, “security”…
— vitalik.eth (@VitalikButerin) February 22, 2026
«Завдання безпеки полягає в мінімізації розбіжностей між бажанням користувача (його наміром) і тим, що насправді робить система. „Користувацький досвід“ можна визначити аналогічно. Таким чином, це не є відокремлені сфери», — написав він.
Згідно з ідеєю розробника, структуру безпеки необхідно формувати, враховуючи цілі користувача, створюючи платформи, які додатково перевіряють його дії. Це актуально не тільки для Ethereum-гаманців і смартконтрактів, але також для операційних систем і апаратного забезпечення.
«Спочатку користувач вказує бажану дію, а після ознайомлення з симуляцією наслідків у мережі натискає „ОК“ або „Відхилити“», — роз’яснив Бутерін.
Інші можливості – обмеження на витрати та мультипідписи. Транзакція буде виконана лише за умови збігу трьох факторів: наміру, прогнозованого результату та прийнятного рівня ризику. Висновок має бути логічним: безпечні операції стають простішими до автоматизації, тоді як ризиковані вимагають додаткових перевірок.
Труднощі реалізації
Основна проблема полягає у вірному розпізнаванні намірів користувача – завдання, яке Бутерін охарактеризував як «надзвичайно складне». З цієї причини не існує «ідеальних» рішень у сфері безпеки.
«[…] Абсолютна безпека неможлива. Не через те, що машини чи люди „недосконалі“, а через те, що саме „намір користувача“ є принципово складним об’єктом, до якого сам користувач не має простого доступу», — підкреслив він.
За його словами, результативне рішення повинно базуватися на принципі надмірності: користувач висловлює свої цілі декількома взаємопов’язаними способами, і система реагує тільки при їх відповідності.
В якості додаткового фільтра намірів можна використовувати LLM, додав Бутерін. Він вважає, що за умови правильного застосування нейронні мережі можуть виконувати роль симуляції людської логіки:
«Звичайна LLM – це (між іншим) ніби „тінь“ концепції людського здорового глузду. Модель, навчена на конкретному користувачі, стає „тінню“ цього користувача і може більш точно визначати, що є нормальним, а що – ні».
Нагадаємо, співзасновник Ethereum поділився думками про можливий процес об’єднання екосистеми зі штучним інтелектом.