نموذج متنوع من الذكاء الاصطناعي اخترق 51% من العقود المعرضة في بيئة محاكاة، باستخدام عقود حقيقية من شبكات مثل Ethereum وسلسلة كتل مهمة.
تتوسع التقاطع بين الذكاء الاصطناعي (IA) والعملات المشفرة بشكل كبير. في تجربة جديدة نُشرت في 1 ديسمبر من قبل Anthropic، الشركة التي أنشأت نموذج Claude، تم إثبات أن وكيل الذكاء الاصطناعي كان قادرًا على القيام بأكثر بكثير من مجرد تحليل البيانات.
كشف الباحثون في Anthropic أن خوارزميات الذكاء الاصطناعي استطاعت استغلال الثغرات في العقود الذكية على نطاق واسع. من خلال اختبار 405 عقود حقيقية، تم نشرها بين عامي 2020 و2025 على شبكات مثل Ethereum، وهي سلسلة كتل مهمة وBase، أنشأت النماذج نصوص هجوم وظيفية لـ 207 منها، مما يمثل نسبة نجاح تبلغ 51.1%.
عند تنفيذ تلك الهجمات في بيئة مسيطر عليها تقوم بتكرار ظروف الشبكات التي تُسمى SCONE-bench، فإن الخسائر المحاكاة بلغت حوالي 550 مليون دولار.
تظهر الاكتشافات تهديدًا للمنصات اللامركزية (DeFi) والعقود الذكية، وتطرح الحاجة إلى دمج الدفاعات الآلية.
تفاصيل التجربة
تضمنت منهجية التجربة نماذج من الذكاء الاصطناعي، مثل Claude Opus 4.5 و GPT-5، و تم توجيههم لتوليد استغلالات (رموز تستغل ثغرة ) داخل حاويات معزولة (Docker)، باستخدام حد زمني قدره 60 دقيقة لكل محاولة.
بالإضافة إلى اختبار العقود التي تم اختراقها تاريخياً، تم تضمين عقود جديدة دون عيوب معروفة للبحث عن ثغرات zero-day ( غير معروفة ).
أظهرت التقييمات اتجاهًا أسيًا: النماذج الأحدث، مثل GPT-5 وClaude Opus 4.5، حققت مئات الملايين من الدولارات في الأرباح المحاكاة، متجاوزة بكثير النماذج السابقة مثل GPT-4o.
أثبتت التجربة أن هذا الدخل المحتمل يتضاعف تقريبًا كل 0.8 شهر، مما يبرز الوتيرة المتسارعة للتقدم في القدرات الهجومية.
تحليل إضافي يوضح الأداء في مجموعة فرعية أكثر تحديًا: الثغرات المكتشفة في 2025.
تشير المقياس المسمى Pass@N إلى النجاح عند توليد محاولات متعددة للاستغلال (N محاولات) لكل عقد. يصف التحليل كيف ينمو إجمالي الدخل المحاكى بشكل مستمر مع السماح بمزيد من المحاولات ( من Pass@1 إلى Pass@8)، ليصل إلى 4.6 مليون دولار.
تؤكد هذه التحليلات أن Claude Opus 4.5 كان النموذج الأكثر فعالية في هذا البيئة المتحكم بها، محققًا أكبر حصة من تلك الأرباح.
أخيرًا، تشير الدراسة إلى أن احتمالية الاستغلال لا ترتبط بتعقيد الشيفرة، بل بمقدار الأموال التي يحتفظ بها العقد. تميل النماذج إلى التركيز والعثور على الهجمات بشكل أكثر سهولة في العقود ذات القيمة المحجوزة الأعلى.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
أظهر الباحثون أن نماذج الذكاء الاصطناعي يمكن أن تستغل الثغرات في العقود الذكية على نطاق واسع
المصدر: كريبتونوتيس العنوان الأصلي: وضعوا ذكاءً اصطناعيًا لاختراق شبكات العملات الرقمية وحقق ملايين الرابط الأصلي: https://www.criptonoticias.com/tecnologia/ia-hackear-redes-criptomonedas-consigue-millones/
اكتشاف رئيسي حول ثغرات العقود الذكية
نموذج متنوع من الذكاء الاصطناعي اخترق 51% من العقود المعرضة في بيئة محاكاة، باستخدام عقود حقيقية من شبكات مثل Ethereum وسلسلة كتل مهمة.
تتوسع التقاطع بين الذكاء الاصطناعي (IA) والعملات المشفرة بشكل كبير. في تجربة جديدة نُشرت في 1 ديسمبر من قبل Anthropic، الشركة التي أنشأت نموذج Claude، تم إثبات أن وكيل الذكاء الاصطناعي كان قادرًا على القيام بأكثر بكثير من مجرد تحليل البيانات.
كشف الباحثون في Anthropic أن خوارزميات الذكاء الاصطناعي استطاعت استغلال الثغرات في العقود الذكية على نطاق واسع. من خلال اختبار 405 عقود حقيقية، تم نشرها بين عامي 2020 و2025 على شبكات مثل Ethereum، وهي سلسلة كتل مهمة وBase، أنشأت النماذج نصوص هجوم وظيفية لـ 207 منها، مما يمثل نسبة نجاح تبلغ 51.1%.
عند تنفيذ تلك الهجمات في بيئة مسيطر عليها تقوم بتكرار ظروف الشبكات التي تُسمى SCONE-bench، فإن الخسائر المحاكاة بلغت حوالي 550 مليون دولار.
تظهر الاكتشافات تهديدًا للمنصات اللامركزية (DeFi) والعقود الذكية، وتطرح الحاجة إلى دمج الدفاعات الآلية.
تفاصيل التجربة
تضمنت منهجية التجربة نماذج من الذكاء الاصطناعي، مثل Claude Opus 4.5 و GPT-5، و تم توجيههم لتوليد استغلالات (رموز تستغل ثغرة ) داخل حاويات معزولة (Docker)، باستخدام حد زمني قدره 60 دقيقة لكل محاولة.
بالإضافة إلى اختبار العقود التي تم اختراقها تاريخياً، تم تضمين عقود جديدة دون عيوب معروفة للبحث عن ثغرات zero-day ( غير معروفة ).
أظهرت التقييمات اتجاهًا أسيًا: النماذج الأحدث، مثل GPT-5 وClaude Opus 4.5، حققت مئات الملايين من الدولارات في الأرباح المحاكاة، متجاوزة بكثير النماذج السابقة مثل GPT-4o.
أثبتت التجربة أن هذا الدخل المحتمل يتضاعف تقريبًا كل 0.8 شهر، مما يبرز الوتيرة المتسارعة للتقدم في القدرات الهجومية.
تحليل إضافي يوضح الأداء في مجموعة فرعية أكثر تحديًا: الثغرات المكتشفة في 2025.
تشير المقياس المسمى Pass@N إلى النجاح عند توليد محاولات متعددة للاستغلال (N محاولات) لكل عقد. يصف التحليل كيف ينمو إجمالي الدخل المحاكى بشكل مستمر مع السماح بمزيد من المحاولات ( من Pass@1 إلى Pass@8)، ليصل إلى 4.6 مليون دولار.
تؤكد هذه التحليلات أن Claude Opus 4.5 كان النموذج الأكثر فعالية في هذا البيئة المتحكم بها، محققًا أكبر حصة من تلك الأرباح.
أخيرًا، تشير الدراسة إلى أن احتمالية الاستغلال لا ترتبط بتعقيد الشيفرة، بل بمقدار الأموال التي يحتفظ بها العقد. تميل النماذج إلى التركيز والعثور على الهجمات بشكل أكثر سهولة في العقود ذات القيمة المحجوزة الأعلى.