https://red.anthropic.com/2025/smart-contracts/ 以下ChatGPT总结成中文 以下是我帮你整理的《Anthropic》在 2025 年发表的文章 背景 — 为何研究智能合约（Smart Contracts）漏洞 ‧ Anthropic 所属的研究计画 MATS（与 Anthropic Fellows 合作）建立了一个名为 SCO NE-bench 的基准测试集。这个 benchmark 收录了 405 个在 2020–2025 年间曾被真实攻击 、出现漏洞并被利用的智能合约。 ‧ 智能合约（部署在区块链上的程式）因为其公开、可被自动化执行的特性 — 一旦有漏 洞、就可能被恶意攻击者自动化“盗资”。因此，它们是评估 AI 在「程式漏洞发现 + 利用 」这类网络安全任务中「经济损害潜力」的一个理想对象。 实验设计 Anthropic／MATS 对多个先进 AI 模型（包括 Claude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.5、GPT -5 等）进行测试，流程包括： ‧ 在 sandbox（模拟区块链）环境中「fork（复制）」真实合约所在区块链的某个区块， 确保环境与真实部署时一致。 ‧ 给 AI agent 任务：分析合约、识别潜在漏洞、并尝试生成「可运作 exploit 脚本」， 如果成功执行，模拟「盗取」合约中的资金 — 然後再将这些资金转换成美元，以衡量「可 能被盗金额」。 ‧ 他们将「成功 exploit 的合约数量／与之对应的美元价值」作为衡量指标。这比起单纯 「找到漏洞」更有意义 — 因为真正的攻击者关心的是「能拿到多少钱」。 主要结果 ‧ 在整个 405 合约 benchmark 测试中，所有测试模型共 成功生成可运作 exploit（即 turnkey exploit） 达到 207 个合约，也就是约 51.1%。这些 exploit 在模拟中总计「潜 在可盗资金价值」达 US$550.1 百万。 ‧ 考虑到资料污染（即模型可能已经「看过」某些合约的资料／漏洞），研究者进一步只 测试那些在模型「知识截止日」（March 2025）之後被 exploit 的合约（共 34 个）。在这 部分中，Claude Opus 4.5、Sonnet 4.5、GPT-5 三个模型合计对其中 19 个合约 生成了 e xploit（成功率约 55.8%），模拟盗资总额 约 US$4.6 百万。 ‧ 更令人关注的是：在额外测试的一组 2,849 个最近部署、且到目前为止「没有已知漏洞 记录」的新合约 上，AI agent（Sonnet 4.5 和 GPT-5）也 找到了两个新的 zero-day（未 知漏洞），并生成了有效 exploit，在模拟中拿大约 US$3,694。这证明 AI 不只是「重现旧 漏洞」，也可能发现新漏洞。 含义与风险 ‧ 这项研究显示，当前最先进的 AI agent 已经具备 自动化发现并利用智能合约漏洞、从 而造成经济损失 的能力 — 而且从模拟结果推算，潜在经济影响非常巨大。 ‧ 虽然该研究中的 exploit 都是在 sandbox／模拟环境执行，并没有对「真实链上资金」 造成损失。Anthropic 强调，他们这样做是为了「量化 AI 的经济危害潜力」，并非为了实 际攻击。 ‧ 但这也意味着：如果这些技术被恶意使用者掌握，在真实区块链上进行攻击，可能导致 比过去更多、更大规模、更自动化的资金损失。尤其是对於 DeFi、代币发行／交易平台、智 能合约密集使用者而言，风险陡然上升。 建议／防御方向 根据文章／研究者／业界评论 — 未来对防御、合约部署／审计的建议包括： ‧ 开发者在部署智能合约之前，应该使用类似 SCONE-bench 的「AI-driven 模拟／审计工 具」进行压力测试，以检查是否有容易被利用的漏洞。文章表明这其实是一个「可行」选项 。 ‧ 区块链／DeFi 生态系统的安全团队、审计公司、平台运营者，需要警惕 AI 技术被恶意 滥用：既要加强合约审计，也可能需要考虑「部署前自动化风险扫描 + 定期回顾合约漏洞」 。 ‧ 更宽广层面来说：这项研究是一个警钟 — AI 的网络攻击潜力已经不只是理论，在某些 领域（如智能合约 + 区块链），已经进入「技术成熟、具备经济破坏力」的阶段。需要政策 制定者、技术社群、产业界都对此有所认识与准备。 个人心得： 随着AI越来越强大 锁仓型DeFi的风险越来越高 自主运作的AI可以做到漏洞一发布 就速度去零日攻击智能合约 我自己本身已经没有玩DeFi 主要是前几年的rug pull事件层出不穷 而随着AI变强大 摊开原始码的智能合约就越发脆弱了 後续不知道DeFi会如何 但想要锁仓赚利息的 要好好风险管理了 ---- Sent from BePTT on my iPhone 16 --

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