O artigo mais recente da OpenAI expõe os riscos da IA ​​em contratos inteligentes

À medida que os contratos inteligentes evoluem de pequenas experiências para grandes sistemas financeiros que gerem mais de 400 mil milhões de dólares em ativos, a segurança tornou-se cada vez mais crítica.

Ao contrário do software tradicional, a maioria dos programas blockchain não pode ser alterada após a implantação, o que significa que mesmo pequenos erros de codificação podem causar perdas financeiras permanentes.

Para avaliar o desempenho da inteligência artificial neste ambiente de alto risco, pesquisadores da OpenAI, Paradigm e OtterSec desenvolvido EVMbench.

Em vez de simples desafios de teste, utiliza 120 vulnerabilidades reais de 40 projetos de blockchain, tornando a avaliação mais próxima das condições do mundo real.

Observando sobre isso, observou a postagem do blog OpenAI,

“Avaliamos uma série de agentes de fronteira e descobrimos que eles são capazes de descobrir e explorar vulnerabilidades de ponta a ponta contra instâncias de blockchain ativas.”

Acrescentou ainda,

“Lançamos códigos, tarefas e ferramentas para apoiar a medição contínua dessas capacidades e trabalhos futuros em segurança.”

A IA está realmente remodelando a segurança dos contratos inteligentes?

Embora a IA melhore muito a auditoria e a correção de bugs, ela também pode explorar pontos fracos do sistema. Para resolver isso, o EVMbench ajuda os pesquisadores a rastrear esses riscos.

Também orienta o desenvolvimento responsável de IA para sistemas financeiros de alto valor.

Dito isto, o EVMbench testa agentes de IA em três etapas.

Fonte: OpenAI

Cada estágio representa um nível diferente de dificuldade técnica, refletindo a crescente responsabilidade pela segurança.

A comunidade agradece este esforço

Apreciando esta mudança, uma conta de usuário X observado,

“Este é um momento decisivo para a segurança de contratos inteligentes. O salto de 31,9% para 72,2% de sucesso de exploração em apenas 6 meses mostra que os agentes de IA não estão apenas melhorando na leitura de código — eles estão dominando toda a cadeia de ataque.”

Ecoando sentimentos semelhantes, outro usuário adicionado,

“O salto de 6x no sucesso da exploração é um progresso selvagem, mas é um tanto preocupante a rapidez com que as habilidades ofensivas estão aumentando.”

Incidente recente que enviou ondas de choque

No entanto, apesar desse otimismo, algo irreal aconteceu logo após o lançamento do EVMbench pela OpenAI. Uma exploração envolvendo Claude Opus 4.6 levantou sérias preocupações sobre os riscos de contratos inteligentes “codificados por vibração”.

Nesse caso, a IA ajudou a escrever um código vulnerável do Solidity que definiu incorretamente o preço do ativo cbETH em US$ 1,12 em vez de seu valor real de cerca de US$ 2.200, desencadeando liquidações e causando perdas de quase US$ 1,78 milhão.

Fonte: X

Isto mostra que confiar à IA uma lógica financeira crítica sem uma revisão humana cuidadosa pode transformar pequenos erros em grandes perdas.

As limitações permanecem

EVMbench tem limitações claras. Inclui apenas 120 vulnerabilidades selecionadas e não pode avaliar problemas recém-descobertos.

O modo de detecção também produz falsos positivos. Embora o pequeno número de tarefas Patch e Exploit reflita o grande esforço manual necessário para criá-las.

Além disso, o ambiente sandbox não consegue representar totalmente as condições do mundo real, como atividade entre cadeias, complexidades de tempo e histórico de rede de longo prazo.

Escusado será dizer que, à medida que a adoção da blockchain acelera, o seu uso indevido evolui com a mesma rapidez.

Recentemente, uma pesquisa do Group-IB também mostrou que o ransomware DeadLock é usando Contratos inteligentes Polygon para ocultar a infraestrutura do servidor e evitar a detecção.

Juntos, estes desenvolvimentos assinalam uma mudança preocupante em que os contratos inteligentes, originalmente concebidos para aumentar a transparência e a confiança, estão cada vez mais a ser reaproveitados como ferramentas para o cibercrime.

Resumo Final

• Ferramentas como o EVMbench ajudam os pesquisadores a medir as capacidades de IA em configurações de segurança realistas.
• Conjuntos de dados limitados e ambientes controlados ainda não conseguem capturar a complexidade do blockchain do mundo real.