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OpenAIの最新論文、スマートコントラクトにおけるAIのリスクを明らかに

OpenAIの最新論文、スマートコントラクトにおけるAIのリスクを明らかに

AMBCryptoAMBCrypto2026/02/19 20:04
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著者:AMBCrypto

スマートコントラクトが小規模な実験から4,000億ドル以上の資産を管理する主要な金融システムへと進化する中で、セキュリティの重要性がますます高まっています。

従来のソフトウェアとは異なり、ほとんどのブロックチェーンプログラムはデプロイ後に変更できないため、わずかなコーディングミスでも永続的な金銭的損失を引き起こす可能性があります。

このような高リスク環境で人工知能がどのように機能するかを評価するため、OpenAI、Paradigm、OtterSecの研究者たちはEVMbenchを開発しました。

単純なテスト課題ではなく、40のブロックチェーンプロジェクトから収集した120の実際の脆弱性を使用し、評価が現実世界の条件により近づけられています。

これについて、OpenAIのブログ投稿では次のように述べられています。

「私たちはさまざまな最先端エージェントを評価し、これらがライブブロックチェーンインスタンスに対して脆弱性を発見し、エンドツーエンドで悪用できることを確認しました。」

さらに次のように付け加えられています。

「これらの能力の継続的な測定や将来のセキュリティ作業を支援するために、コード、タスク、ツールを公開します。」

AIは本当にスマートコントラクトのセキュリティを変革しているのか?

AIは監査やバグ修正を大いに向上させる一方で、システムの弱点を悪用することも可能です。これを解決するために、EVMbenchは研究者がこれらのリスクを追跡できるようにします。

また、価値の高い金融システムのための責任あるAI開発の指針にもなります。

とはいえ、EVMbenchはAIエージェントを3つの段階でテストします。

OpenAIの最新論文、スマートコントラクトにおけるAIのリスクを明らかに image 0

出典: OpenAI

各段階は異なる技術的難易度を表しており、セキュリティ責任の増大を反映しています。

コミュニティはこの取り組みを高く評価

この動きを評価し、あるXユーザーアカウントは指摘しました。

「これはスマートコントラクトセキュリティにとって転換点です。わずか6ヶ月で31.9%から72.2%へのエクスプロイト成功率の上昇は、AIエージェントが単にコードを読むのが上手くなっただけでなく、攻撃チェーン全体を習得しつつあることを示しています。」

同様の意見として、別のユーザーも付け加えました。

「エクスプロイト成功率が6倍になったのは驚異的な進歩ですが、攻撃スキルがこれほど急速に拡大しているのはやや心配です。」

業界を震撼させた最近の事件

しかし、このような楽観的な見方にもかかわらず、OpenAIがEVMbenchをローンチした直後、現実離れした出来事が起こりました。Claude Opus 4.6を巻き込んだエクスプロイトにより、「vibe-coded」スマートコントラクトのリスクに関する重大な懸念が浮上しました。

このケースでは、AIが脆弱なSolidityコードの作成を支援し、cbETHアセットの価格を本来約2,200ドルであるにもかかわらず1.12ドルに誤って設定し、清算が発生して約178万ドルの損失を引き起こしました。

OpenAIの最新論文、スマートコントラクトにおけるAIのリスクを明らかに image 1

出典: X

これは、慎重な人間によるレビューなしにAIに重要な金融ロジックを任せることで、小さなミスが大きな損失へと発展し得ることを示しています。

依然として残る限界

EVMbenchには明確な限界があります。厳選された120の脆弱性のみを含んでおり、新たに発見された問題を評価することはできません。

Detect Modeでは誤検知も発生します。また、PatchおよびExploitタスクが少ないのは、作成に多大な手作業が必要なためです。

加えて、サンドボックス環境では、クロスチェーン活動、タイミングの複雑さ、長期的なネットワーク履歴といった現実世界の条件を十分に再現できません。

言うまでもなく、ブロックチェーンの導入が加速するにつれて、その悪用も同様のスピードで進化しています。

最近では、Group-IBの調査により、DeadLockランサムウェアがPolygonスマートコントラクトを利用してサーバーインフラを隠蔽し、検知を回避していることも明らかになりました。

これらの出来事は、もともと透明性と信頼性の向上を目的として設計されたスマートコントラクトが、サイバー犯罪のツールとして再利用されつつあるという憂慮すべき変化を示しています。

最終まとめ

  • EVMbenchのようなツールは、現実的なセキュリティ環境でAIの能力を測定するのに役立ちます。
  • 限定的なデータセットや管理された環境では、実際のブロックチェーンの複雑さを十分に捉えることができません。
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免責事項:本記事の内容はあくまでも筆者の意見を反映したものであり、いかなる立場においても当プラットフォームを代表するものではありません。また、本記事は投資判断の参考となることを目的としたものではありません。

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