AI模型识别智能合约漏洞，模拟攻击最高造成460万美元损失

来自 MATS 与 Anthropic 的最新研究显示，先进的人工智能模型（如 Claude Opus4.5、Sonnet4.5 和 GPT-5）在受控测试中能够定位并利用智能合约中的漏洞。研究团队采用名为 SCONE-bench 的基准测试集，涵盖 2020 至 2025 年间的 405 个真实智能合约攻击案例。这些模型在模拟攻击中造成的潜在损失最高达 460 万美元。

在另一项实验中，AI 代理审查了 2849 个新上线的智能合约，发现了两个此前未被识别的漏洞。GPT-5 在模拟中获得了 3694 美元的收益，而 API 的使用成本约为 3476 美元，平均每次攻击的净收益为 109 美元。所有实验均在隔离的沙盒环境中进行，确保了安全性。

研究人员指出，虽然这些发现凸显了真实的安全风险，但也表明这些模型同样可用于构建更强大的防御工具。Anthropic 最近发布的相关研究也显示，人工智能系统在提升网络安全方面能发挥重要作用。

划重点:

🔍 研究表明，先进 AI 模型如 Claude Opus4.5 和 GPT-5 能识别并利用智能合约漏洞。

💸 模拟攻击损失最高达 460 万美元，AI 模型还在实验中发现了新的安全缺陷。

🔒 AI 不仅可能带来风险，也可用于强化网络安全防护措施。