Anthropic AI 에이전트들이 스마트 계약의 보안 취약점을 드러내다

Anthropic의 프런티어 레드 팀은 자동화된 익스플로잇 탐지가 가능한 AI 에이전트를 개발하여 분산형 금융(DeFi)의 보안 구도를 재편했다. 지난 한 해 동안 이 에이전트들은 블록체인을 포크하고, 익스플로잇 스크립트를 작성하며, 도커 컨테이너 내에서 유동성 풀을 고갈시키는 방법을 학습했고, 금전적 위험 없이 실제 DeFi 공격을 시뮬레이션했다.

12월 1일, 이 팀은 2025년 3월 이후에 발생한 온체인 익스플로잇 34건 중 19건의 자율적 재구성을 시연한 결과를 발표했다. Claude Opus 4.5, Sonnet 4.5, GPT-5와 같은 모델을 사용해 에이전트는 계약 로직을 바탕으로 추론하고, 실패한 시도를 반복하며 시뮬레이션 수익 460만 달러를 달성했다.

비용 효율성은 두드러진다: BNB 체인에서 최근 ERC-20 계약 2,849건에 대해 GPT-5를 실행하는 데 대략 3,476달러가 들었고(계약당 약 1.22달러), 3,694달러 상당의 두 건의 신규 제로데이 취약점을 발견했다. TVL, 배포 날짜, 감사 이력을 기반으로 선 필터링하여 고가치 계약을 타깃으로 삼으면 비용을 더 낮출 수 있어 익스플로잇의 경제성을 실현 가능하게 만든다.

Anthropic의 2020년부터 2025년까지의 실제 익스플로잇 벤치마크에서 207건의 작동하는 개념 증명(POC)이 나와 도난 자금으로 시뮬레이션된 금액이 5억 5천만 달러에 달했다. 익스플로잇 자동화는 인간 감사에 대한 의존도를 줄이고, 한 시간 이내에 POC 익스플로잇을 제공해 전통적인 월간 감사 사이클을 크게 앞질렀다.

방어적 대응책은 AI 통합에 달려 있다: CI/CD 파이프라인에서의 지속적인 에이전트 기반 퍼징, 정지 스위치와 타임록이 포함된 패치 사이클의 가속화, 그리고 적극적인 사전 배포 테스트. 익스플로잇 능력이 1.3개월마다 두 배로 늘어나므로, 시스템적 위험을 완화하려면 방어자도 이 속도에 맞춰야 한다.

이 자동화의 전선은 DeFi를 넘어 확장된다: 동일한 기법이 API 엔드포인트, 인프라 구성, 클라우드 보안에도 적용된다. 핵심 질문은 에이전트가 익스플로잇을 만들어낼지 여부가 아니라—이미 그렇게 하고 있다는 점—방어자들이 먼저 동등한 역량을 배치할 수 있는가이다.