GPT-5 i Claude AI znalazły zero-day luki warte miliony dolarów w smart kontraktach Ethereum
Modele AI pierwszej linii — GPT-5 od OpenAI i Claude (Sonnet 4.5 / Opus 4.5) od Anthropic — wykazały zdolność do autonomicznego odnajdywania i tworzenia działających exploitów przeciwko inteligentnym kontraktom kompatybilnym z Ethereum w środowiskach symulowanych. Wspólny projekt red teamu Anthropic i programu Machine Learning Alignment & Theory Scholars (MATS) stworzył SCONE-bench (Smart CONtracts Exploitation benchmark) i przetestował 405 historycznie eksploatowanych kontraktów (2020–2025); w sumie 10 modeli wygenerowało exploity dla 207 kontraktów, symulując skompromitowaną wartość w wysokości 550,1 mln USD. Dla kontraktów opublikowanych po cutoffach treningowych modeli, najlepsze systemy (Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5 i GPT-5) skompromitowały 19 z 34 kontraktów, symulując około 4,6 mln USD kradzieży.
Rozszerzone testy celowały w 2 849 niedawno wdrożonych kontraktów bez zgłoszonych błędów. Sonnet 4.5 i GPT-5 znalazły dwie wcześniej nieznane luki zero-day, przynosząc symulowane zyski bliskie 3 694 USD (koszt API GPT-5 w tym teście wyniósł 3 476 USD). Architektura Claude wykazała również duże wzrosty wydajności, obniżając koszt tokenów na udany exploit o ~70% w porównaniu z sześcioma miesiącami wcześniej i umożliwiając około 3,4× więcej ataków przy tym samym budżecie obliczeniowym. Wszystkie eksperymenty uruchomiono na izolowanych, symulowanych blockchainach, aby zapobiec szkodom w świecie rzeczywistym.
Implikacje dla traderów: AI znacząco obniża koszty i skaluje automatyczne exploity smart kontraktów, zwiększając systemowe ryzyko cybernetyczne dla DeFi i aktywów on‑chain — szczególnie w przypadku niedawno wdrożonych lub nieaudytowanych kontraktów. Natychmiastowe działania dla traderów: faworyzować audytowane i sprawdzone protokoły, monitorować alerty o exploitach i przepływach on‑chain, zaostrzyć zarządzanie rozmiarem pozycji przy ekspozycji na nowe projekty oraz obserwować szybkie przyjmowanie narzędzi bezpieczeństwa napędzanych AI, które mogą zmienić harmonogramy wykrywania i naprawy. Kluczowe słowa SEO: bezpieczeństwo AI, smart kontrakty, Ethereum, luki zero‑day, ryzyko DeFi.
Bearish
Ta wiadomość jest niedźwiedzia dla dotkniętych kryptowalut i tokenów DeFi, ponieważ uwypukla istotnie wyższe systemowe ryzyko cybernetyczne. Modele AI obniżające koszt i zwiększające skalę zautomatyzowanych exploitów podnoszą prawdopodobieństwo udanych ataków na nowsze lub nieaudytowane smart kontrakty. Efekty krótkoterminowe: zwiększona presja sprzedaży i zmienność dla tokenów powiązanych z podatnymi lub małokapitałowymi protokołami, gdy traderzy de‑riskują, wzrost odpływów on‑chain do bezpieczniejszych aktywów oraz gwałtowne ruchy cenowe w momencie pojawienia się alertów o exploitach. Efekty średnioterminowe: utrzymująca się presja spadkowa na tokeny protokołów, które nie wdrożą solidnych audytów lub obron opartych na AI, wyższe premie za ryzyko dla dopiero rozpoczynających projekty oraz potencjalne przeszacowanie bezpieczeństwa jako czynnika wyróżniającego — korzystne dla dobrze audytowanych, „blue‑chip” platform DeFi. Czynniki równoważące: przyspieszone przyjmowanie narzędzi obronnych zasilanych AI i testy obciążeniowe przed wdrożeniem mogą z czasem zmniejszyć częstotliwość exploitów, a odzyski white‑hat lub wypłaty ubezpieczeń mogą ograniczyć ostateczne straty. Ogólnie natychmiastowy wpływ netto na cenę jest negatywny dla tokenów podatnych protokołów, ale może być neutralny lub pozytywny dla ugruntowanych, dobrze zabezpieczonych tokenów w miarę przesuwania się kapitału w kierunku bezpieczniejszych miejsc.