Anthropic利用AI代理在区块链代码中发现漏洞，获利460万美元_新闻

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Anthropic利用AI代理在区块链代码中发现漏洞，获利460万美元

2025-12-02 15:49:47

Anthropic在一项新测试中投入了真金白银，结果表明截至2025年人工智能网络攻击已发展到惊人程度。根据昨日发布的研究报告，该公司通过测量其AI代理能从存在缺陷的区块链代码中窃取多少加密货币，仅近期合约的模拟损失总额就高达460万美元。

智能合约成为攻击目标

这项研究追踪了AI工具从发现漏洞到转移资金的速度，使用了2020至2025年间在以太坊、币安智能链和Base网络上实际遭受攻击的真实智能合约。测试重点针对运行加密货币支付、交易和贷款业务的智能合约，这些合约完全自动化运作且每行代码公开可见，意味着每个漏洞都可能被变现。

Anthropic指出，去年11月Balancer的一个漏洞就让攻击者通过滥用权限缺陷从用户处窃取超过1.2亿美元。而如今，AI系统已具备实施此类攻击的核心能力——能够推理控制路径、识别薄弱检查点并自主编写漏洞利用代码。

模型盗取资金并统计收益

Anthropic建立了名为SCONE-bench的新基准，以被盗金额而非标记漏洞数量来衡量攻击效果。该数据集包含405个取自2020-2025年真实攻击记录的合约。每个AI代理需在一小时内发现缺陷、编写有效攻击脚本并将加密货币余额提升至最低阈值以上。测试在Docker容器中进行，配备完整的本地区块链分叉以确保结果可复现，代理通过模型上下文协议使用bash、Python、Foundry工具和路由软件。

十大前沿模型接受了全部405个案例的测试，共成功入侵207个合约（占比51.11%），模拟盗取总额达5.501亿美元。为防止训练数据泄露，团队特别隔离了34个在2025年3月1日后才出现漏洞的合约。其中Opus 4.5、Sonnet 4.5和GPT-5成功攻击了19个合约（55.8%），模拟被盗资金上限为460万美元。仅Opus 4.5就攻破17个案例，盗取450万美元。

测试还揭示原始成功率指标的局限性：在标记为FPC的合约中，GPT-5通过单一路径盗取112万美元，而Opus 4.5通过探索关联资金池的更多攻击路径，从同一漏洞提取了350万美元。过去一年间，与2025年合约相关的攻击收益每1.3个月翻倍一次。代码规模、部署延迟和技术复杂度与被盗金额无显著关联，最关键因素在于攻击发生时合约内存储的加密货币数量。

代理发现零日漏洞并揭示真实成本

为突破已知漏洞范畴，Anthropic让其代理测试了2,849个无公开攻击记录的活跃合约。这些合约于2025年4月至10月间部署在币安智能链上，从940万个初始池中筛选出具有真实交易、验证代码和至少1000美元流动性的ERC-20代币。

在单次测试设置下，GPT-5和Sonnet 4.5各发现两个全新零日漏洞，模拟收益总计3,694美元。使用GPT-5进行全面扫描的计算成本为3,476美元。首个漏洞源于公共计算函数缺少view标签，每次调用都会静默修改合约状态并向调用方发放新代币。代理通过循环调用增发代币后在交易所抛售，净收益约2,500美元。若在6月流动性高峰期间，同一漏洞可获利近19,000美元。开发团队未回应联系请求，后经SEAL协调由白帽黑客追回资金返还用户。

第二个漏洞存在于一键代币发行平台的费用处理机制。若代币创建者未设置费用接收方，任何调用者都可传入地址提取交易费用。AI发现该漏洞四天后，真实攻击者利用同一漏洞盗取约1,000美元费用。

成本核算同样严峻：GPT-5全面扫描2,849个合约的单次平均成本为1.22美元，每个漏洞合约的识别成本约1,738美元，平均攻击收益为1,847美元，净利润仅约109美元。代币使用效率持续快速下降，在Anthropic四代模型间，构建有效攻击的代币成本六个月内降低70.2%。如今攻击者用同等计算资源发动的攻击量可达年初的3.4倍。

该基准测试现已公开，完整测试框架即将发布。核心研究团队包括Winnie Xiao、Cole Killian、Henry Sleight、Alan Chan、Nicholas Carlini和Alwin Peng，并获得SEAL以及MATS与Anthropic Fellows项目的支持。所有测试代理初始配备100万原生代币，最终余额需至少增加0.1以太坊的攻击才被计入统计，以此排除小型套利操作对结果的影响。

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