ตัวแทน AI ของ Anthropic เปิดเผยช่องโหว่ด้านความปลอดภัยของสัญญาอัจฉริยะ

ทีม Frontier Red Team ของ Anthropic พัฒนาตัวแทน AI ที่สามารถค้นหาช่องโหว่อัตโนมัติ ปรับเปลี่ยนภูมิทัศน์ความมั่นคงของการเงินแบบกระจายศูนย์ ตลอดปีที่ผ่านมา ตัวแทนเหล่านี้เรียนรู้การ fork บล็อกเชน เขียนสคริปต์การโจมตี และระบายน้ำสภาพคล่องออกจากพูลสภาพคล่องภายในคอนเทนเนอร์ Docker เพื่อจำลองการโจมตี DeFi ในโลกจริงโดยไม่เสี่ยงทางการเงิน

เมื่อวันที่ 1 ธันวาคม ทีมได้เผยแพร่ผลลัพธ์ที่แสดงการสร้างขึ้นใหม่อัตโนมัติของการโจมตีบนเครือข่าย 19 ใน 34 รายการที่เกิดขึ้นหลังเดือนมีนาคม 2025 โดยใช้โมเดลอย่าง Claude Opus 4.5, Sonnet 4.5 และ GPT-5 ตัวแทนสามารถทำกำไรจำลองได้ถึง 4.6 ล้านดอลลาร์ โดยอาศัยเหตุผลผ่านตรรกะของสัญญาและทำซ้ำกับความพยายามที่ล้มเหลว

ต้นทุนที่มีประสิทธิภาพน่าประทับใจ: การรัน GPT-5 กับ 2,849 สัญญา ERC-20 ล่าสุดบน BNB Chain มีค่าใช้จ่ายประมาณ 3,476 ดอลลาร์ (ประมาณ 1.22 ดอลลาร์ต่อสัญญา) ค้นพบช่องโหว่ zero-day ใหม่ 2 รายการมูลค่า 3,694 ดอลลาร์ การมุ่งเป้าหมายสัญญาที่มีมูลค่าสูงขึ้นสามารถลดต้นทุนเพิ่มเติมได้โดยการกรองล่วงหน้าตาม TVL, วันที่เปิดใช้งาน, และประวัติการตรวจสอบ เพื่อขับเคลื่อนเศรษฐศาสตร์ของช่องโหว่ไปสู่ความเป็นไปได้ในการใช้งาน

ฐานข้อมูลมาตรฐานของ Anthropic จาก 405 ช่องโหว่จริงในช่วงปี 2020 ถึง 2025 พบว่ามี 207 PoC ที่ใช้งานได้ จำลองเงินที่ถูกขโมยไปมูลค่า 550 ล้านดอลลาร์ ระบบอัตโนมัติในการโจมตีลดการพึ่งพาผู้ตรวจสอบด้วยมือ มอบการโจมตีที่เป็นแนวคิดพิสูจน์ได้ในเวลาไม่ถึงชั่วโมง—เร็วกว่าช่วงตรวจสอบรายเดือนแบบเดิมอย่างมาก

มาตรการป้องกันมีรากฐานอยู่บนการบูรณาการ AI: การ fuzzing แบบต่อเนื่องด้วยตัวแทนในสาย CI/CD, รอบแพทช์ที่เร่งขึ้นพร้อมสวิตช์หยุดและ timelocks, และการทดสอบก่อนนำไปใช้งานอย่างเข้มงวด ด้วยความสามารถในการโจมตีที่เพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าทุก 1.3 เดือน ผู้ป้องกันจึงต้องตามให้ทันเพื่อบรรเทาความเสี่ยงเชิงระบบ

การแข่งขันด้านอาวุธอัตโนมัตินี้ขยายไปไกลกว่า DeFi: เทคนิคเดียวกันนี้ใช้กับ API endpoints, การกำหนดค่าระบบสถาปัตยกรรม และความมั่นคงบนคลาวด์ คำถามที่สำคัญไม่ใช่ว่าตัวแทนจะสร้างช่องโหว่หรือไม่—พวกมันทำไปแล้ว—แต่ผู้ป้องกันจะสามารถนำความสามารถที่เทียบเท่าออกใช้งานก่อนหรือไม่