在目前市场有很多想象空间且蓝海的当下,无论是新老玩家,我们观察到,除了在安全技术本身去迭代之外,基本是在两个痛点上寻找更大的机会:一是推出要更标准化、更自动化产品来降低边际成本,打破发展瓶颈;二是覆盖更多的细分场景或者特定环节,吃到更多的安全预算。

从融资势头最猛的Certik来看,除了上链前的安全审计之外,Certik也推出了上链后7*24 小时无间断运行的自动监测SaaS平台Skynet 来防御安全威胁。OpenZeppelin 则将游戏化技术来识别智能合同中的安全漏洞,提供“ Defender”等服务,帮助项目实现智能合同管理的自动化、创建自动化脚本等等。

而近期结束新一轮融资的BlockSec,为上链前的安全审计提供服务之外,也会为上链后区块链项目提供实时安全监控服务产品。

“目前来看区块链安全审计类项目还是以股权融资上市的模式,如果无法推出SaaS化标准化自动化产品,基本不可能成功完成上市。”Mirana Ventures 投资人kenneth认为这也是促成产品SaaS化的一个动力因素之一。“但目前区块链迭代太快,细分场景很多,攻击事件的问题庞杂,一些类似SaaS类的软件提供安全服务没有被市场所接受,大部分还是case by case,这也给新入场的玩家提供了很多弯道超车的机会”

除了申请人工审计,也越来越多的项目方会同时寻求自动化审计。

为了追求更加自动化,目前业界常用的手段是是形式化验证(formal verification),这种方式会事先定义好安全规则,之后证明客户的代码符合这些规则,从而避免违反这些规则的安全漏洞。

但BlockSec创始人周亚金认为,很多安全漏洞是与智能合约的具体业务场景有关,仅保证代码的正确性并不能保证整个智能合约的安全性,另外形式化验证规则本身也需要对项目进行定制。所以在具体操作中,BlockSec会通过”攻”的思路进行代码审计,具体技术包括攻击面的提取和分析以及自动化Fuzzing(模糊测试)等技术相结合的整体方案。

Go Security 创始人Mike观点也是如此,目前国内外行业的认知是,形式化的验证还没有找到明确提高技术效率的方法,还很难取代人工审计,在整个审计流程中占比还比较低。

在还没有很好的解决自动化思路出现时,传统的安全审计公司中,审计流程的设计其实是审计公司的核心竞争力, “比如说像Quantstamp,同时进行三线审计。业务表述上的核心点就在于说付出足够多的人力,进行充份审计,来保证好的安全结果,再通过服务的案例来为自己背书。”

对于to B 端的区块链安全服务厂商而言,除了技术能力之外,品牌能力也是一个核心竞争力,如何运营好社区以及一些战略合作,来向市场输出自己的安全实力尤为重要。

和传统互联网安全最开始从 to C端安全做起的路径相反,区块链安全目前还是主要集中在项目方中,而to C端的安全服务相对冷清。

但也有少数创业者选择做C端业务,Go Security 创始人Mike就是其中之一。Go Security 通过动态风险检测平台,以数据API的方式接入Web3应用,覆盖用户的风险场景,实时识别用户可能遇到的资产,行为风险,比如基于合约检测的Token,NFT,授权检测,也有基于用户使用场景的防钓鱼网站、钓鱼邮件、社群诈骗等,在为用户提供安全防护的同时,也剥离了Web3应用之前不好处理的用户侧风险。

Mike认为虽然从传统互联网的经验来看,只有少量用户会为安全付费,但Web3用户对于购买安全服务的收益模型更明确,这个有点像买车必须上保险,安全服务可能是日后所有Web3用户的必备服务,且to C端核心其实是安全流量和数据,商业逻辑和to B按项目收服务费的逻辑并不一样,扩大数据规模是关键。“to C端整个技术架构反而是要快,每天都有新的攻击方法出现,要识别定位,安全引擎有几百个策略,十多个检测类型在跑的时候,如何能在2秒内,出准确结果,这可能是to C安全的关键。”而扩大数据规模除了做好产品服务外,依赖于对生态的开发聚合。

无论是to C还是to B ,或者是否能突破标准化,在Mirana Ventures 投资人 kenneth看来,关键还是人,SaaS软件也需要人力研发,所以项目目前拓展人力上的能力也非常关键,“投资的BlockSec、Secure3的创始团队都有学术和高校背景,能培养一些针对区块链安全的高端人才,且在人力成本上也有优势。”

目前市场玩家们,除了在标准化自动化上和业务深度上做出努力之外,也出现了一些小而美的打法。

比如北美有一些新审计公司,定位于精细化审计,主要服务于StepN、BanklessDao等创新型业务。这部分细分市场对于传统审计公司来说很难嚼或者说性价比不高,因为要做很多复杂的修改才能匹配到创新型业务。

此外还有一些针对类似于反作弊这样很细分痛点去切入安全服务的创业者。很多GameFi项目需要花50%的研发资源去做反作弊这一层,但这一层未来可能变化成类似于可介入 API的数据服务层,让专业的反作弊第三方服务来帮项目进行更高效地处理。

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