最新研究揭示先进AI模型在智能合约安全领域的双重角色
根据MATS与Anthropic联合发布的一项突破性研究，当前顶尖的人工智能模型如Claude Opus4.5、Sonnet4.5以及GPT-5，在严格控制的测试环境中展现出惊人的能力——不仅能精准识别智能合约中的安全漏洞，还能主动利用这些漏洞实施攻击。这一发现为区块链安全领域带来了前所未有的挑战与机遇。
研究团队采用专门设计的SCONE-bench基准测试平台，该平台整合了2020年至2025年间收集的405个真实智能合约攻击案例。在模拟攻击场景中，这些AI模型的表现令人震惊：它们成功触发的潜在损失高达460万美元，充分暴露了当前智能合约防御体系的脆弱性。
在另一项更具实践意义的实验中，AI代理系统对2849个全新的智能合约进行了自动化审查。令人意外的是，这些模型不仅发现了两个此前未被安全社区识别的未知漏洞，更在模拟攻击中实现了显著的经济效益。数据显示，GPT-5在测试中获得了3694美元的虚拟收益，而其完成攻击所需的API调用成本仅为3476美元，使得平均每次攻击的净收益达到109美元。
值得注意的是，所有实验均在高度隔离的沙盒环境中进行，确保了测试过程的安全可控，避免了任何实际网络风险。这一严谨的实验设计为研究结果的可靠性提供了有力保障。
研究团队强调，这些发现虽然揭示了严重的安全隐患，但同样指明了AI技术在网络安全防御中的巨大潜力。正如Anthropic近期发布的研究所示，人工智能系统完全有能力成为提升网络安全防护水平的关键工具。这一双重属性预示着区块链安全领域即将迎来一场技术革新。
研究结果表明，先进AI模型如Claude Opus4.5和GPT-5已具备识别并利用智能合约漏洞的实际能力。在模拟攻击测试中，这些模型造成的潜在经济损失高达460万美元，同时也在实验中发现了新的安全漏洞。更重要的是，AI技术不仅可能成为安全威胁的来源，更展现出在加强网络安全防护方面的巨大应用价值。这一发现为整个区块链行业敲响了警钟，同时也开启了探索AI赋能安全防御的新篇章。
