Dowiedz się, jak nowy model GPT-5.3-Codex wykrywa luki w sieci Ethereum.
Możliwość dokładnej analizy kodu i zrozumienia zachowania inteligentnych kontraktów blockchain za pomocą tego nowego modelu oznacza kluczowy postęp w ochronie zdecentralizowanych ekosystemów finansowych.
Rozwój technologii blockchain pokazuje po raz kolejny, że związek sztucznej inteligencji z technologią blockchain nie jest już futurystycznym eksperymentem, lecz stał się namacalnym narzędziem poprawiającym bezpieczeństwo aktywów cyfrowych.
Na rynku kryptowalut, gdzie zdecentralizowane protokoły finansowe zarządzają miliardami dolarów, stabilność kodu staje się kluczowym czynnikiem zaufania milionów ludzi.
Luki odkryte w znanych projektach przypominają, że pomimo wysiłków społeczności, błędy ludzkie i zaawansowane ataki pozostają realnymi zagrożeniami. Dlatego narzędzia oparte na sztucznej inteligencji zapewniają nową warstwę obrony.
Kodeks GPT-5.3 Nie tylko analizuje kod pod kątem niespójności, ale także interpretuje wzorce i przewiduje potencjalne awarie, zanim wpłyną one na środki w sieci głównej. Jego rola nie ogranicza się już do pomocy programistycznej; działa on jak inteligentny audytor, zdolny do uczenia się na podstawie każdej analizy i dostosowywania się do stale zmieniającego się tempa branży blockchain. Rezultatem jest bezpieczniejsze i bardziej przejrzyste środowisko, w którym deweloperzy, audytorzy i inwestorzy mają dostęp do wsparcia technologicznego, które może ograniczyć ryzyko bez ograniczania innowacji.
Handel Ethereum: dostęp do Bit2MeEVMBench: nowa granica sztucznej inteligencji w dziedzinie bezpieczeństwa blockchain
Firma OpenAI we współpracy z firmą inwestycyjną Paradigm niedawno zaprezentowała EVMbench, nowe ramy oceny stworzone dla mierzenie wydajności agentów sztucznej inteligencji w maszynie wirtualnej EthereumTechnologia ta ma na celu analizę, w jaki sposób zaawansowane modele językowe radzą sobie z rzeczywistymi wyzwaniami technicznymi w ekosystemie blockchain oraz jak dobrze są przygotowane do wykrywania, korygowania i wykorzystywania luk w kontrolowanych środowiskach.
Według twórców, EVMbench opiera się na zestawie 120 poważnych błędów, wyekstrahowanych z czterdziestu autentycznych audytów przeprowadzonych na inteligentnych kontraktach. Poprzez tę rygorystyczną selekcję system testuje zdolność modeli do… Identyfikuj błędy logiczne, naprawiaj kod bez wpływu na jego działanie i przeprowadzaj symulowane ataki bez zewnętrznych konsekwencji.Ponadto testy obejmują scenariusze w sieci Tempo, łańcuchu warstwy 1 skoncentrowanym na płatnościach stablecoinami. Pozwala to na obserwację działania agentów AI w kontekstach odzwierciedlających dynamikę rzeczywistego wykorzystania finansowego i komercyjnego w sektorze kryptowalut.
Struktura działa w trzech uzupełniających się trybach, które odzwierciedlają podstawowe fazy cyberbezpieczeństwa. etap wykrywaniaSztuczna inteligencja bada repozytoria w celu zlokalizowania luk w zabezpieczeniach udokumentowanych przez audytorów. Następnie tryb łatania Ocenia ich zdolność do wyeliminowania słabości bez łamania kodu lub zmiany logiki operacyjnej. Na koniec sposób eksploatacji Umieszcza agenta w środowisku symulacyjnym, w którym musi on pomyślnie przeprowadzić drenaż funduszy, zawsze w ramach ograniczeń eksperymentu.
Najnowsze wyniki, zaktualizowane na dzień publikacji, ujawniają znaczący skok w ofensywnych możliwościach modeli OpenAI. Firma zauważyła, że wersja Kodeks GPT-5.3 osiągnął 72,2% skuteczności w testach atakówTo ponad dwukrotnie więcej niż 31,9% osiągnięte przez poprzednika zaledwie sześć miesięcy wcześniej. Ten postęp wskazuje na znaczący postęp w zrozumieniu technicznym i adaptacyjności nowych generacji modeli, co stanowi kluczowy punkt w relacji między sztuczną inteligencją a cyberbezpieczeństwem w obszarze blockchain.
Załóż konto i odkryj potencjał ETHObietnice i ograniczenia ujawnione przez EVMbench
Po prezentacji EVMbench, wyniki uwypuklają paradoks w relacji między sztuczną inteligencją a cyberbezpieczeństwem. Chociaż zdolność do przeprowadzania zaawansowanych ataków znacznie się poprawiła, dane pokazują, że wykrywanie i usuwanie luk w zabezpieczeniach nadal stanowi poważne wyzwanie.
W jednym dokument Twórcy stwierdzili, że technicznie rzecz biorąc, modele sztucznej inteligencji zazwyczaj działają lepiej, gdy dążą do osiągnięcia konkretnego celu ekstrakcji wartości, ale Napotykają trudności przy wykonywaniu zadań wymagających wnikliwej kontroli i precyzyjnej korekty technicznej.Często przerywają analizę po zidentyfikowaniu pierwszej usterki, nie przeprowadzając pełnego przeglądu systemu, co ogranicza ich skuteczność w przypadku skomplikowanych audytów.
Zdaniem ekspertów, sytuacja ta uwypukla utrzymującą się nierównowagę między zdolnością do rozpoznawania wzorców ataków a zdolnością do proaktywnego wzmacniania kodu. Zauważyli, że zniwelowanie tej luki wymaga nadzoru ekspertów i ciągłej kalibracji technicznej, aby zminimalizować liczbę fałszywych alarmów i uniknąć wdrażania rozwiązań, które zamiast wzmacniać bezpieczeństwo, tworzą nowe punkty wejścia.
OpenAI dostrzegło dwoistą naturę tych narzędzi, ponieważ mogą one służyć zarówno tym, którzy chronią systemy, jak i tym, którzy próbują je wykorzystać. Dlatego też wprowadzono ścisłą kontrolę dostępu i korzystania z najbardziej zaawansowanych funkcji, łącząc automatyczny monitoring z ulepszonymi zasadami bezpieczeństwa. Celem jest… zapoczątkować nową erę w audytach oprogramowaniagdzie sztuczna inteligencja działa jako ciągłe wsparcie dla programistów otwartych projektów.
W tym celu organizacja przeznaczyła dziesięć milionów dolarów na granty badawcze, których celem jest wzmocnienie cyberbezpieczeństwa, ze szczególnym uwzględnieniem ochrony krytycznej infrastruktury i oprogramowania, na którym opiera się globalna kryptowalutowa gospodarka.
Uzyskaj dostęp do swojego portfela: Kup Ethereum już dziśW kierunku otwartych audytów w erze on-chain
Wprowadzenie tego nowego, inteligentnego systemu oceny nie ma na celu zastąpienia osądu ludzkiego ani tradycyjnych audytów, które od lat definiują ten sektor. Wręcz przeciwnie, firma podkreśliła, że inicjatywa ma na celu wzmocnienie osądu eksperckiego i tradycyjnych audytów poprzez narzędzia techniczne, które umożliwiają… bardziej spójne kontrole. Propozycja ta pełni funkcję pomostu między badaniami a praktyką, zachęcając środowisko naukowe do przyjęcia bardziej rygorystycznych i przejrzystych modeli walidacji.
Dlatego wraz z uruchomieniem EVMbench i udostępnieniem jego danych pojawiła się możliwość ustanowienia wspólnych standardów oceny zachowania autonomicznych agentów w środowiskach blockchain. Ten rozwój jest szczególnie istotny teraz, gdy Istnieje ponad 35 000 agentów sztucznej inteligencji działający w sieci Ethereum zgodnie ze standardem ERC-8004, który rozszerza zarówno potencjał, jak i ryzyko gospodarki łańcuchowej.
Dlatego zapewnienie precyzyjnego pomiaru możliwości tych systemów jest kluczowe dla organizacji, aby mogły przewidywać luki w zabezpieczeniach i projektować odpowiednie zabezpieczenia. W miarę jak kod finansowy ewoluuje w kierunku bardziej zautomatyzowanych i odpornych architektur, przełożenie wskaźników technicznych na konkretne usprawnienia staje się kluczowe dla ochrony użytkowników i budowania zaufania do ekosystemu cyfrowego.
Dołącz do Bit2Me i handluj Ethereum już teraz
