У міру того, як смарт-контракти еволюціонують від невеликих експериментів до основних фінансових систем, що управляють активами на понад $400 мільярдів, питання безпеки стає все більш критичним.
На відміну від традиційного програмного забезпечення, більшість блокчейн-програм не можуть бути змінені після розгортання, а це означає, що навіть незначні помилки в коді можуть призвести до постійних фінансових втрат.
Щоб оцінити, як штучний інтелект працює в цьому середовищі з високими ризиками, дослідники з OpenAI, Paradigm та OtterSec розробили EVMbench.
Замість простих тестових задач, тут використовується 120 реальних вразливостей із 40 блокчейн-проєктів, що робить оцінювання ближчим до реальних умов.
З цього приводу у блозі OpenAI зазначається,
«Ми оцінюємо низку передових агентів і з'ясовуємо, що вони здатні виявляти й експлуатувати вразливості від початку до кінця проти реальних блокчейн-інстанцій».
Далі йдеться,
«Ми відкриваємо код, задачі та інструментарій, щоб підтримати подальше вимірювання цих можливостей та майбутню роботу над безпекою».
Чи дійсно ШІ змінює безпеку смарт-контрактів?
Хоча ШІ значно покращує аудит і виправлення багів, він також може використовувати слабкі місця системи. Щоб вирішити це, EVMbench допомагає дослідникам відстежувати ці ризики.
Він також спрямовує відповідальний розвиток ШІ для високовартісних фінансових систем.
Зазначимо, що EVMbench тестує агентів ШІ у три етапи.
Джерело: OpenAI
Кожен етап відображає різний рівень технічної складності, що демонструє зростання відповідальності за безпеку.
Спільнота цінує цей крок
Висловлюючи вдячність за цю ініціативу, один з облікових записів X зазначив,
«Це переломний момент для безпеки смарт-контрактів. Стрибок від 31,9% до 72,2% успішних експлойтів лише за 6 місяців показує, що агенти ШІ не просто краще читають код — вони опановують весь ланцюг атаки».
У тому ж дусі інший користувач додав,
«Шестикратний стрибок у успіху експлойтів — це шалений прогрес, але трохи лякає, як швидко розвиваються наступальні навички».
Нещодавній інцидент, який сколихнув ринок
Однак, попри такий оптимізм, невдовзі після запуску EVMbench від OpenAI сталося щось неймовірне. Експлойт із залученням Claude Opus 4.6 викликав серйозне занепокоєння щодо ризиків так званих «vibe-coded» смарт-контрактів.
У цьому випадку ШІ допоміг написати вразливий код на Solidity, який некоректно визначив ціну активу cbETH на рівні $1,12 замість реальної вартості близько $2 200, що спричинило ліквідації та втрати майже на $1,78 мільйона.
Джерело: X
Це показує, що довіра до ШІ у питаннях критичної фінансової логіки без ретельної перевірки людиною може перетворити дрібні помилки на значні втрати.
Залишаються обмеження
EVMbench має чіткі обмеження. Він містить лише 120 ретельно підібраних вразливостей і не може оцінити нещодавно виявлені проблеми.
Режим Detect також дає хибнопозитивні результати. Невелика кількість задач Patch і Exploit відображає велику ручну роботу, необхідну для їх створення.
Крім того, ізольоване середовище не може повністю відобразити реальні умови, зокрема кросчейн-активність, часові складності та довгострокову історію мережі.
Само собою зрозуміло, що із прискоренням впровадження блокчейну, його зловживання також розвиваються дуже швидко.
Нещодавно дослідження від Group-IB також показало, що програма-вимагач DeadLock використовує смарт-контракти Polygon для приховування серверної інфраструктури та уникнення виявлення.
У сукупності ці події сигналізують про тривожну тенденцію, коли смарт-контракти, спочатку призначені для підвищення прозорості та довіри, дедалі частіше використовуються як інструменти для кіберзлочинності.
Підсумок
- Інструменти на кшталт EVMbench допомагають дослідникам вимірювати можливості ШІ в реалістичних умовах безпеки.
- Обмежені набори даних і контрольовані середовища все ще не відображають реальної складності блокчейну.
