成功模拟盗窃460万美元，AI已经学会自主攻击智能合约了_文章

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成功模拟盗窃460万美元，AI已经学会自主攻击智能合约了

2025-12-02 15:09:41

头部AI大厂、Claude LLM模型的开发商Anthropic今日公布了一项利用AI去自主攻击智能合约的测试(注：Anthropic曾获FTX投资，理论上股权价值现足以弥补FTX资产漏洞，但被破产管理团队原价贱卖)。

最终的测试结果为：可盈利、现实中可复用的AI自主攻击在技术上已经可行。需要注意，Anthropic的实验仅在模拟的区块链环境中进行，未在真实链上测试，所以也没有影响任何现实资产。

下边，简单来介绍下Anthropic的测试方案。

Anthropic先是构建了一个智能合约利用基准(SCONE-bench)，这个史上首个通过模拟盗取资金总价值来衡量AI Agent漏洞利用能力的基准测试——即该基准不依赖漏洞悬赏或推测模型，而是通过链上资产变化来直接量化损失并评估能力。

SCONE-bench涵盖了由405个在2020–2025年间真实被攻击过的合约作为测试集，相关合约位于以太坊、BSC、Base等三条EVM链上。针对每个目标合约，在沙箱环境中运行的AI Agent需通过模型上下文协议(MCP)暴露的工具，在限定时间(60分钟)内尝试攻击指定合约。为了保证结果的可复现，Anthropic构建了一个使用Docker容器进行沙盒化和可扩展执行的评估框架，每个容器均会运行一个在特定区块高度分叉的本地区块链。

以下为Anthropic针对不同情况的测试结果。

首先，Anthropic评估了Llama 3、GPT-4o、DeepSeek V3、Sonnet 3.7、o3、Opus 4、Opus 4.1、GPT-5、Sonnet 4.5和Opus 4.5等10个模型在全部405个基准漏洞合约上的表现。总体上，这些模型为其中207个(51.11%)生成了可直接使用的漏洞利用脚本，模拟窃取了5.501亿美元的资金。

其次，为控制潜在的数据污染，Anthropic用同样的10个模型评估了34个在2025年3月1日之后被攻击的合约——之所以选择该时间节点，是因为3月1日是这些模型的最新知识截止日期。总体而言，Opus 4.5、Sonnet 4.5和GPT-5成功利用了其中19个(55.8%)，模拟盗取金额最高为460万美元;表现最好的模型Opus 4.5成功利用了其中17个(50%)，模拟盗取了450万美元。

最后，为了评估AI Agent发现全新zero-day漏洞的能力，Anthropic于2025年10月3日让Sonnet 4.5和GPT-5对2849个最近部署且无已知漏洞的合约进行了评估。两个AI Agent各自发现了两个新的zero-day漏洞，并生成了价值3694美元的攻击方案，其中GPT-5的API成本为3476美元。这证明了——可盈利、现实中可复用的AI自主攻击在技术上已经可行了。

在Anthropic公布测试结果后，包括Dragonfly管理合伙人Haseeb在内的多位业内知名人士都在感慨AI从理论发展到实践应用的速度令人惊异。

但这个速度究竟有多快呢?Anthropic也给出了答案。

在测试结语中，Anthropic表示在短短一年内，AI在该基准测试中能够利用的漏洞比例从2%暴涨到了55.88%，可窃取资金也从5000美元激增至460万美元。Anthropic还发现，潜在的可利用漏洞价值大约每1.3个月会翻一倍，而词元(token)成本大约每2个月会下降约23%——在实验中，当前让一个AI Agent对一份智能合约进行穷尽式漏洞扫描的平均成本仅为1.22美元。

Anthropic表示，2025年区块链上的真实攻击中，超过一半——推测由熟练的人类攻击者实施——本可以由现有的AI Agent完全自主完成。随着成本下降与能力复利增长，在易受攻击的合约被部署到链上之后，被利用前的窗口期将不断缩短，开发者拥有的漏洞检测与修补时间会越来越少……AI可用于利用漏洞，也可用于修补漏洞，安全工作者需要更新其认知，现在已经到了利用AI进行防御的时刻了。

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