По мере того как смарт-контракты превращаются из небольших экспериментов в крупные финансовые системы, управляющие активами на сумму более $400 миллиардов, безопасность становится все более критически важной.
В отличие от традиционного программного обеспечения, большинство блокчейн-программ нельзя изменить после развертывания, а это означает, что даже незначительные ошибки в коде могут привести к необратимым финансовым потерям.
Чтобы оценить, как искусственный интеллект работает в этой среде с высоким риском, исследователи из OpenAI, Paradigm и OtterSec разработали EVMbench.
Вместо простых тестовых заданий он использует 120 реальных уязвимостей из 40 блокчейн-проектов, что делает оценку более приближенной к реальным условиям.
Комментируя это, в блоге OpenAI отметили:
«Мы оцениваем ряд передовых агентов и обнаруживаем, что они способны обнаруживать и использовать уязвимости от начала до конца в работающих экземплярах блокчейна».
Далее добавили:
«Мы публикуем код, задачи и инструменты для поддержки непрерывного измерения этих возможностей и будущей работы по безопасности».
Меняет ли ИИ безопасность смарт-контрактов на самом деле?
Хотя ИИ значительно улучшает аудит и исправление ошибок, он также может использовать слабые места системы. Чтобы решить эту проблему, EVMbench помогает исследователям отслеживать эти риски.
Он также направляет ответственное развитие ИИ для высокоценных финансовых систем.
Тем не менее, EVMbench тестирует ИИ-агентов в три этапа.
Каждый этап представляет собой различный уровень технической сложности, отражая растущую ответственность за безопасность.
Сообщество ценит эти усилия
Оценив этот шаг, пользователь X отметил:
«Это переломный момент для безопасности смарт-контрактов. Скачок с 31,9% до 72,2% успешных эксплуатаций всего за 6 месяцев показывает, что ИИ-агенты не просто лучше читают код — они осваивают всю цепочку атак».
Разделяя similar sentiments, другой пользователь добавил:
«Шестикратный скачок в успешности эксплуатации — это дикий прогресс, но несколько тревожно, насколько быстро масштабируются наступательные навыки».
Недавний инцидент, который вызвал шок
И все же, несмотря на такой оптимизм, вскоре после запуска OpenAI EVMbench произошло нечто невероятное. Инцидент с эксплуатацией уязвимости с участием Claude Opus 4.6 вызвал серьезную озабоченность по поводу рисков «вибро-кодированных» смарт-контрактов.
В этом случае ИИ помог написать уязвимый код Solidity, который неправильно установил цену актива cbETH в $1,12 вместо его реальной стоимости около $2200, что вызвало ликвидации и привело к потерям почти на $1,78 миллиона.
Это показывает, что доверие к ИИ в критической финансовой логике без тщательного человеческого контроля может превратить небольшие ошибки в крупные потери.
Ограничения сохраняются
У EVMbench есть четкие ограничения. Он включает только 120 отобранных уязвимостей и не может оценивать вновь обнаруженные проблемы.
Режим Detect также выдает ложные срабатывания. В то время как небольшое количество задач Patch и Exploit отражает большие manual усилия, необходимые для их создания.
Кроме того, изолированная среда не fully представляет реальные условия, такие как кросс-чейн активность, временные сложности и долгосрочная история сети.
Само собой разумеется, что по мере ускорения внедрения блокчейна его misuse развивается так же быстро.
Недавно исследование Group-IB также показало, что ransomware DeadLock использует смарт-контракты Polygon для сокрытия серверной инфраструктуры и уклонения от обнаружения.
Вместе эти developments сигнализируют о тревожном сдвиге, когда смарт-контракты, изначально предназначенные для повышения прозрачности и доверия, все чаще перепрофилируются в инструменты для киберпреступности.
Итоговое резюме
- Инструменты вроде EVMbench помогают исследователям измерять возможности ИИ в реалистичных условиях безопасности.
- Ограниченные наборы данных и контролируемые среды все еще не охватывают реальную сложность блокчейна.
