OpenAI وParadigm يطلقان EVMbench لقياس أمان العقود الذكية على EVM باستخدام الذكاء الاصطناعي

أصدرت OpenAI والمستثمر في العملات المشفرة Paradigm أداة EVMbench مفتوحة المصدر، وهي مجموعة اختبارات معيارية لتقييم وكلاء الذكاء الاصطناعي والأدوات الآلية في أمن العقود الذكية على بيئة تنفيذ إيثيريوم (EVM). وبالاستناد إلى إعلان سابق، يتضمن الإصدار الكامل 120 ثغرة عالية الخطورة مأخوذة من 40 تدقيقًا أمنيًا (بما في ذلك مسابقات التدقيق العامة وعمل Tempo في الأمن)، ويقدم حالات اختبار معنونة، وتصنيفًا لأنواع العيوب (إعادة الدخول، ضوابط الوصول، أخطاء الأعداد الصحيحة، أخطاء منطقية، إلخ)، وأدوات تقييم قابلة للتكرار. يشغّل EVMbench الوكلاء في ثلاثة أوضاع — detect (اكتشاف العيوب المعروفة)، patch (اقتراح إصلاحات دون كسر الوظائف) وexploit (محاولة سحب أموال بشكل مسيطر عليه في صندوق رمل معزول) — حتى تتمكن الفرق من قياس معدلات الكشف، الإيجابيات الكاذبة، السلبيات الكاذبة وفجوات التغطية عبر النماذج وأدوات فحص التحليل الساكن التقليدية. تُظهر النتائج الأولية تفاوتًا كبيرًا حسب المهمة: تفوّقت النماذج الأحدث (لا سيما GPT‑5.3‑Codex من OpenAI في الاختبارات الأولية) على النماذج السابقة في مهام الاستغلال، بينما ما زال الكشف والتصحيح غير مثاليين. تؤكد OpenAI وParadigm على الشفافية: مجموعات البيانات، وسكربتات التقييم، والوثائق متاحة للعامة لتمكين مقارنات قابلة للتكرار ومساهمات المجتمع. يُعرض المشروع كأداة قياس وتنبيه في آن واحد — مع تحسّن قدرات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تساعد المدافعين والمهاجمين على حد سواء — مما يبرز الحاجة إلى دفاعات أقوى وتدقيقات أكثر صرامة. بالنسبة لتجار العملات المشفرة، قد يؤثر EVMbench بشكل غير مباشر على مخاطر السوق مع مرور الوقت عبر تحسين الاكتشاف والتصحيح الآلي لثغرات DeFi، مما قد يقلل تواتر الاستغلال ومخاطر البروتوكولات، رغم أن التأثير الفوري على الأسعار غير مؤكد.