GPT-5 и Claude AI обнаружили нулевые дни уязвимости на миллионы долларов в смарт-контрактах Ethereum
Передовые модели ИИ — GPT-5 от OpenAI и Claude (Sonnet 4.5 / Opus 4.5) от Anthropic — продемонстрировали способность автономно находить и создавать рабочие эксплойты против смарт‑контрактов, совместимых с Ethereum, в моделируемых средах. Совместный проект красной команды Anthropic и программы Machine Learning Alignment & Theory Scholars (MATS) создал SCONE-bench (Smart CONtracts Exploitation benchmark) и протестировал 405 исторически эксплуатировавшихся контрактов (2020–2025); в сумме 10 моделей сгенерировали эксплойты для 207 контрактов, смоделировав компрометацию активов на $550,1 млн. Для контрактов, опубликованных после дат отсечения тренировочных данных моделей, ведущие системы (Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5 и GPT-5) скомпрометировали 19 из 34 контрактов, смоделировав около $4,6 млн хищений.
Расширенные тесты нацелились на 2 849 недавно развернутых контрактов без зарегистрированных ошибок. Sonnet 4.5 и GPT-5 обнаружили две ранее неизвестные zero-day уязвимости, принесшие смоделированную прибыль около $3 694 (стоимость API GPT-5 в том тесте составила $3 476). Архитектура Claude также показала значительные улучшения эффективности, сократив количество токенов на успешный эксплойт примерно на 70% по сравнению с шестью месяцами ранее и позволив примерно в 3,4× больше атак за тот же бюджет вычислений. Все эксперименты проводились в изолированных симулированных блокчейнах, чтобы предотвратить вред в реальном мире.
Последствия для трейдеров: ИИ существенно снижает стоимость и масштабирует автоматизированные эксплойты смарт‑контрактов, увеличивая системный киберриск для DeFi и ончейн‑активов — особенно для недавно развернутых или неаудированных контрактов. Немедленные действия для трейдеров: отдавать предпочтение проверенным и аудированным протоколам, мониторить оповещения об эксплойтах и ончейн‑потоки, ужесточить размеры позиций при экспозиции к новым проектам и следить за быстрым внедрением решений по безопасности на базе ИИ, которые могут изменить сроки обнаружения и исправления. Ключевые SEO‑слова: безопасность ИИ, смарт‑контракты, Ethereum, zero‑day уязвимости, риск DeFi.
Bearish
Эта новость носит медвежий характер для затронутых криптовалют и DeFi-токенов, поскольку она подчёркивает существенно возросший системный киберриск. Модели ИИ, снижающие стоимость и увеличивающие масштаб автоматизированных эксплойтов, повышают вероятность успешных атак на новые или неаудированные смарт‑контракты. Краткосрочные эффекты: усиление давления продаж и волатильности для токенов, привязанных к уязвимым или малокапитализированным протоколам, поскольку трейдеры уменьшают риск, увеличение ончейн‑оттоков в более безопасные активы и резкие ценовые движения при появлении оповещений об эксплойтах. Среднесрочные эффекты: продолжающееся нисходящее давление на токены протоколов, которые не примут надёжные аудиты или защиты на базе ИИ, повышенные премии за риск для вновь запускаемых проектов и возможное переосмысление безопасности как дифференциатора — в пользу хорошо аудированных, «голубых фишек» DeFi‑платформ. Компенсирующие факторы: ускоренное внедрение ИИ‑защит и стресс‑тестирования перед деплоем может со временем снизить частоту эксплойтов, а «белые хэты» и страховые выплаты могут ограничить конечные потери. В целом немедленное чистое влияние на цену негативно для токенов уязвимых протоколов, но может быть нейтральным или положительным для устоявшихся, хорошо защищённых токенов по мере перераспределения капитала в более безопасные площадки.