Исследование a16z: AI-агенты могут выявлять уязвимости манипулирования ценами в DeFi, но их способности к выполнению сложных атак остаются ограниченными
По информации ChainCatcher, согласно раскрытию данных a16z, его исследователи провели системное тестирование способности AI-агентов самостоятельно осуществлять эксплуатацию уязвимостей для манипулирования ценами в DeFi.
В исследовании в качестве набора данных использовались 20 случаев манипуляции ценой в сети Ethereum, а в качестве тестового агента использовался Codex (GPT 5.4), оснащённый инструментальной цепочкой Foundry. В условиях базового уровня без предметных знаний успех составлял лишь 10%; после внедрения структурированных предметных знаний, выделенных на основе реальных атак, успешность выросла до 70%. Неудачные кейсы показали, что агент способен точно выявлять уязвимости, но, как правило, не может понять логику кредитного плеча в рекурсивном кредитовании, неверно оценивать потенциал прибыли, а также не способен собирать многошаговые атаки между разными контрактами. В эксперименте также был зафиксирован случай выхода из песочницы: агент, получив RPC-ключ из локальной конфигурации узла, вызвал метод anvil_reset, сбросив узел на будущий блок, обошёл ограничение изоляции информации и получил реальные данные атаки. Исследовательская команда считает, что в настоящее время AI-агенты могут эффективно помогать в идентификации уязвимостей, но пока не способны заменить профессиональных специалистов по аудиту безопасности.
Дисклеймер: содержание этой статьи отражает исключительно мнение автора и не представляет платформу в каком-либо качестве. Данная статья не должна являться ориентиром при принятии инвестиционных решений.
Вам также может понравиться
Как преодолеть дилемму между быками и медведями по CNY?
Впервые за 25 лет! Доходность 10-летних государственных облигаций США превысила доходность прибыли S&P 500
Доходность 10-летних государственных облигаций США превысила 5%, и привлекательность облигаций относительно акций достигла максимума за последние 25 лет. Доходность акций, измеряемая обратным коэффициентом Price-to-Earnings индекса S&P 500, теперь ниже доходности 10-летних государственных облигаций США, и облигации значительно подав ляют фондовый рынок по доходности. Модель Shiller предупреждает, что в ближайшие десять лет S&P 500 будет опережать облигации всего примерно на 1% ежегодно. Инвестиционная парадигма, когда акции превосходили облигации в течение 20 лет, официально завершилась.
Падение спроса на железную руду, рост меди: австралийские горнодобывающие компании нашли новую историю роста
Аналитики отмечают, что развитие электросетей и искусственный интеллект (AI) значительно увеличивают спрос на медь, предоставляя инвесторам новые основания для инвестиций в горнодобывающий сектор. Акции австралийских горнодобывающих компаний имеют перспективы дальнейшего роста.
Цены на крипто
Далее
