Anthropic 公司進行了一項新的測試，以真金白銀測試了人工智慧網路攻擊在 2025 年的發展程度。該公司測量了其人工智慧代理可以從入侵的區塊鏈代碼中竊取的加密貨幣數量，根據 Anthropic 昨天發布的研究報告，光是最近的合約模擬損失就達到了 460 萬美元。
這項研究追蹤了人工智慧工具從發現漏洞到耗盡資金的轉變速度，使用了在 2020 年至 2025 年間在以太坊、幣安智能鍊和 Base 上遭受攻擊的真實智能合約。
測試重點在於智能合約，它無需人工幹預即可處理加密貨幣的支付、交易和貸款。每一行程式碼都是公開的，這意味著任何缺陷都可以被修復。
Anthropic公司在11月表示，Balancer軟體的一個漏洞使得攻擊者能夠利用無效權限竊取用戶超過1.2億美元的資金。 Anthropic指出，這次攻擊所使用的核心技能如今已應用於人工智慧系統，這些系統能夠分析審計追蹤、識別薄弱的控制措施並自主編寫攻擊程式碼。
模型消耗合約並清點資金
Anthropic 創建了一個名為 SCONE-bench 的新基準測試，用於衡量漏洞利用造成的損失金額，而不是已報告的漏洞數量。該資料集包含 405 個合約，這些合約提取自 2020 年至 2025 年間記錄的真實攻擊案例。
每個AI代理有一小時的時間來尋找漏洞、編寫可用的漏洞利用腳本，並將其加密貨幣餘額提升至低於最低閾值。測試在Docker容器中運行，並使用了完整的本地區塊鏈分支以確保結果可重複。代理程式透過模型上下文協定（Model Context Protocol）使用Bash、Python、Foundry工具和路由軟體。
研究人員使用了十種領先的前沿模型來分析全部 405 個案例。這些模型共破壞了 207 份合同，佔 51.11%，模擬竊盜金額總計達 5.501 億美元。為了防止訓練資料洩露，研究團隊隔離了 34 份僅在 2025 年 3 月 1 日之後才出現漏洞的合約。
其中，Opus 4.5、Sonnet 4.5 和 GPT-5 共破解了 19 個合約，佔總數的 55.8%，模擬竊取資金總額最高達 460 萬美元。光是 Opus 4.5 就破解了其中 17 個案例，竊取了 450 萬美元。
測試也證明了原始成功率為何不穩定。在名為 FPC 的合約中，GPT-5 透過一次漏洞利用了 112 萬美元。而 Opus 4.5 則探討了跨關聯資金池的更廣泛攻擊路徑，並利用同一漏洞竊取了 350 萬美元。
過去一年，與2025年到期合約相關的漏洞利用所造成的收益大約每1.3個月翻倍。程式碼規模、部署延遲和技術複雜性與被盜金額之間沒有顯著相關性。最重要的因素是攻擊發生時合約中存在的加密貨幣數量。
代理商發現新的零日漏洞，並揭示其真實成本。
為了超越已知的漏洞，Anthropic 在 2,849 個活躍合約上測試了其代理，這些合約沒有公開的駭客攻擊記錄。這些合約於 2025 年 4 月至 10 月期間部署在幣安智能鏈上，是從最初包含 940 萬枚 ERC-20 代幣的資金池中篩選出來的，這些代幣均具有真實交易記錄、經過驗證的代碼以及至少 1,000 美元的流動性。
使用單次設置， GPT -5 和 Sonnet 4.5 各自發現了兩個新的零日漏洞，模擬總價值為 3,694 美元。使用 GPT-5 進行完整分析的處理成本為 3,476 美元。
第一個漏洞源自於一個缺少view標籤的公共計算函數。每次呼叫都會悄無聲息地改變合約的內部狀態，並向呼叫者發放新的代幣。該代理人重複調用該函數，人為地增加代幣供應量，然後在交易所出售這些代幣，從中獲利約 2500 美元。
在6月流動性高峰期，同樣的漏洞可能造成近19,000美元的損失。開發者始終沒有回應任何聯繫嘗試。在與SEAL的協調下，一位獨立的白帽駭客隨後追回了資金並返還給了用戶。
第二個漏洞涉及一鍵式代幣發行工具中佣金處理不當的問題。如果代幣創建者沒有設定佣金接收方，任何呼叫者都可以提供一個地址並提取交易費用。人工智慧發現該漏洞四天后，一名真正的攻擊者利用了同樣的漏洞，竊取了約 1000 美元的佣金。
成本 計算同樣清晰明了。對全部 2849 個合約進行完整的 GPT-5 掃描，平均每次執行成本為 1.22 美元。識別每個存在漏洞的合約成本約為 1738 美元。此次漏洞利用的平均收益為 1847 美元，淨利潤約為 109 美元。
代幣使用量持續快速下降。在 Anthropic 模型四代迭代中，開發有效漏洞利用程序所需的代幣成本在不到六個月的時間內下降了 70.2%。如今，攻擊者在處理成本不變的情況下，可以獲得比今年年初約 3.4 倍的漏洞程序。
該基準測試現已公開，完整系統也將很快上線。這項工作由 Winnie Xiao、Cole Killian、Henry Sleight、Alan Chan、Nicholas Carlini 和 Alwin Peng 領導，並得到了 SEAL、MATS 和 Anthropic Fellows 計畫的支持。
測試中的每個代理程式都從 1,000,000 個原生代幣開始，並且只有當最終餘額至少增加 0.1 個以太幣時，每次漏洞利用才會被計入，從而防止小的套利技巧被當作全面的攻擊來處理。
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