Недавний прорыв в тестировании безопасности блокчейна показал, что GPT-5.3-Codex достиг впечатляющего 72,2% успеха в тестировании в режиме эксплуатации, что подчеркивает значительный потенциал для передовых алгоритмов. Эта разработка, возглавляемая OpenAI и Paradigm через их инструмент EVMbench, демонстрирует, как AI агенты повышают безопасность Ethereum путем тщательной оценки уязвимостей смарт-контрактов, что является важным шагом на пути к более устойчивой децентрализованной экосистеме.
Цена Ethereum (ETH)
Прорыв EVMbench: Новая граница для безопасности
Постоянно развивающийся ландшафт децентрализованных финансов (DeFi) и веб3-приложений в значительной степени зависит от целостности смарт-контрактов. Эти самоисполняющиеся соглашения составляют основу сети Ethereum, обеспечивая все, от сложных финансовых протоколов до запуска новых токенов. Признавая критическую потребность в надежной безопасности, OpenAI, известная своими новаторскими моделями AI, в партнерстве с ориентированной на криптовалюту инвестиционной фирмой Paradigm представила EVMbench. Этот инновационный инструмент специально разработан для оценки возможностей AI агентов в защите виртуальной машины Ethereum (EVM) от серьезных уязвимостей.
Актуальность такого инструмента подчеркивается взрывным ростом развертывания смарт-контрактов. Ончейн-метрики показывают, что в ноябре 2025 года в Ethereum было развернуто ошеломляющее количество смарт-контрактов — 1,7 миллиона, а за неделю, предшествующую 18 февраля 2026 года, появилось 669 500 новых контрактов. Этот экспоненциальный рост увеличивает поверхность атак, делая решения безопасности на основе AI не просто полезными, а необходимыми. EVMbench предоставляет важную площадку для тестирования, опираясь на всеобъемлющий набор данных из 120 отобранных уязвимостей, полученных из 40 реальных аудитов, многие из которых взяты из известных открытых конкурсов аудитов, таких как Code4rena. Он даже включает в себя сценарии из обзора безопасности Tempo, специализированного блокчейна уровня 1 Stripe, предназначенного для высокопроизводительных и недорогих платежей стейблкоинами, который запустил свою публичную тестовую сеть в декабре 2025 года.
Распаковка тройной оценки EVMbench
EVMbench использует сложный трехсторонний подход для оценки моделей AI: Detect, Patch и Exploit. Каждый режим разработан для проверки различных аспектов мастерства AI агента в области безопасности, обеспечивая целостную оценку его возможностей. В фазе «обнаружения» AI агентам поручено проводить аудит репозиториев смарт-контрактов, и они оцениваются на основе их точности в выявлении известных уязвимостей. Это отражает начальную фазу разведки и анализа аудитора-человека. После обнаружения режим «исправления» ставит перед агентами задачу устранить выявленные уязвимости, не вводя непреднамеренно новые ошибки и не нарушая предполагаемую функциональность контракта – деликатный баланс, который часто оказывается трудным даже для опытных разработчиков.
Фаза «эксплуатации», пожалуй, самая показательная, поскольку она подталкивает AI агентов к выполнению сквозных атак с истощением средств в изолированной среде блокчейна. Это имитирует реальные сценарии атак, при этом оценка определяется детерминированным повтором транзакций, что обеспечивает точную оценку способности агента извлекать выгоду из слабых мест. Результаты этого режима были особенно поучительными: GPT-5.3-Codex, использующий Codex CLI от OpenAI, достиг впечатляющего 72,2% успеха. Это резко контрастирует с его предшественником, GPT-5, который был выпущен шесть месяцев назад и достиг 31,9% успеха. В то время как производительность в задачах обнаружения и исправления показала возможности для улучшения, поскольку агенты иногда не проводили исчерпывающие аудиты или изо всех сил пытались сохранить полную функциональность контракта, результаты режима эксплуатации демонстрируют явный и быстрый прогресс в наступательных и оборонительных возможностях AI. Очевидно, что AI агенты повышают безопасность Ethereum, расширяя границы автоматизированной оценки уязвимостей.
Реальная значимость и расширяющийся крипто-ландшафт
Философия проектирования EVMbench подчеркивает обоснование его тестирования в экономически значимом реальном коде. Этот акцент особенно важен, поскольку платежи стейблкоинами на основе AI продолжают расширяться, что подтверждается Tempo от Stripe. Выход Stripe на специализированный блокчейн уровня 1, разработанный при участии таких гигантов отрасли, как Visa, Shopify и OpenAI, подчеркивает растущее пересечение традиционных финансов, AI и технологии блокчейн. Уязвимости, отобранные для EVMbench, являются не теоретическими конструкциями, а получены из фактических аудитов, что гарантирует, что эталон отражает практические проблемы, с которыми сегодня сталкиваются разработчики и аудиторы смарт-контрактов.
Несмотря на свои передовые возможности, исследователи из OpenAI признают, что EVMbench еще не в полной мере отражает огромную сложность реальных сред безопасности. Однако они подчеркивают, что измерение производительности AI в таких экономически значимых условиях имеет первостепенное значение. По мере того, как модели AI становятся все более мощными, они становятся все более мощными инструментами как для злоумышленников, так и для усердных защитников. Поэтому такие тесты, как EVMbench, незаменимы в продолжающейся гонке вооружений по обеспечению безопасности цифровой границы, помогая сообществу понять, где AI можно наиболее эффективно использовать для защиты ценных цифровых активов.
Тренд Ethereum (ETH)
Децентрализованный AI: Видение Виталика о безопасном будущем
Обсуждение роли AI в безопасности естественным образом распространяется на более широкие философские дебаты о его развитии и управлении. Соучредитель Ethereum Виталик Бутерин является ярым сторонником децентрализованного подхода к AI, резко контрастирующего с тем, что он воспринимает как слепую «гонку за AGI» (Artificial General Intelligence). Бутерин выступает за интеграцию принципов в стиле Ethereum—таких как децентрализация, проверяемые вычисления и конфиденциальность—в качестве важных мер предосторожности для эпохи AI. В январе 2025 года он заявил, что цель «работы над AGI» часто упускает из виду важные этические соображения, сосредотачиваясь вместо этого на недифференцированной гонке за «вершину».
Видение Бутерина включает в себя внедрение возможности «мягкой паузы» для систем AI, которая может временно ограничивать промышленные операции AI в случае появления предупреждающих знаков. Эта точка зрения контрастирует с предыдущими заявлениями таких деятелей, как Сэм Альтман, который в январе 2025 года выразил уверенность в способности OpenAI создать AGI в традиционном понимании. Продолжающийся диалог между этими влиятельными фигурами подчеркивает различные точки зрения, формирующие будущее AI. В конечном счете, интеграция надежных, проверяемых агентов безопасности AI, таких как те, которые тестируются EVMbench, согласуется с призывом Бутерина к ответственному и децентрализованному развитию AI, где AI агенты повышают безопасность Ethereum не только благодаря техническому мастерству, но и благодаря приверженности этическим и децентрализованным принципам. Для тех, кто хочет ориентироваться на этом сложном и быстро развивающемся рынке, такие платформы, как cryptoview.io, предлагают ценную информацию и инструменты для отслеживания разработок и возможностей.
