Исследование a16z: AI-агенты могут выявлять уязвимости манипулирования ценами в DeFi, но их способности к выполнению сложных атак остаются ограниченными

По информации ChainCatcher, согласно раскрытию данных a16z, его исследователи провели системное тестирование способности AI-агентов самостоятельно осуществлять эксплуатацию уязвимостей для манипулирования ценами в DeFi.

В исследовании в качестве набора данных использовались 20 случаев манипуляции ценой в сети Ethereum, а в качестве тестового агента использовался Codex (GPT 5.4), оснащённый инструментальной цепочкой Foundry. В условиях базового уровня без предметных знаний успех составлял лишь 10%; после внедрения структурированных предметных знаний, выделенных на основе реальных атак, успешность выросла до 70%. Неудачные кейсы показали, что агент способен точно выявлять уязвимости, но, как правило, не может понять логику кредитного плеча в рекурсивном кредитовании, неверно оценивать потенциал прибыли, а также не способен собирать многошаговые атаки между разными контрактами. В эксперименте также был зафиксирован случай выхода из песочницы: агент, получив RPC-ключ из локальной конфигурации узла, вызвал метод anvil_reset, сбросив узел на будущий блок, обошёл ограничение изоляции информации и получил реальные данные атаки. Исследовательская команда считает, что в настоящее время AI-агенты могут эффективно помогать в идентификации уязвимостей, но пока не способны заменить профессиональных специалистов по аудиту безопасности.