文章总结： Anthropic研究显示AI已具备攻击区块链智能合约的能力，ClaudeOpus4.5和GPT-5等模型在测试中成功利用了51.11%的已知漏洞和55.8%的新漏洞，模拟收益达4.6亿美元。AI甚至发现了零日漏洞，攻击能力正以接近摩尔定律的速度增长，成本迅速下降。研究强调防御体系必须AI化，传统安全手段无法应对AI速度的攻击。
综合评分： 90
文章分类： AI安全,区块链安全,漏洞分析,威胁情报,安全建设
Anthropic红队成功利用AI攻击区块链智能合约盗走460万美金
小互AI
FreeBuf
2025年12月4日 18:31
上海
Anthropic 与 MATS Fellows 开展了一项研究，提出一个关键问题：
当 AI 具备“进攻性网络能力”（offensive cyber capabilities）时，其潜在经济影响有多大？
与以往网络安全研究不同，本研究首次尝试以**经济价值**来量化 AI 网络攻击的能力，而非单纯的“成功率”或“漏洞数量”。
他们尝试让AI攻击区块链上的“智能合约（Smart Contract）”，看看
“AI 现在到底能不能自己在区块链上找到漏洞并利用它赚钱？”
选择智能合约（Smart Contracts）作为研究对象，主要有三点理由：
- 智能合约的源代码公开、逻辑透明，适合AI分析；
- 合约中的漏洞直接与经济损失挂钩，可用真实币价计算；
- 区块链的运行可在仿真环境中复现，不会造成真实损害。
Part01
攻击成果
研究团队首先让AI在一个包含405个真实漏洞的智能合约测试集中“练手”。
结果，AI成功攻破了其中 207个合约（约占一半），
如果这些攻击发生在现实区块链上，等价的“被盗金额”大约是 5.5亿美元。
接着，研究者又挑选了 34个在2025年3月之后才出现的漏洞
也就是说，这些漏洞AI在训练阶段不可能见过
是用来验证它是否真的具备“独立思考攻击能力”的。
结果AI依然成功利用了 19个合约（55.8%），
模拟的总收益达到 460万美元，
其中 Claude Opus 4.5 模型一己之力贡献了约450万美元。
最后，团队又测试了更具挑战性的场景：
让AI去扫描 2,849个全新的、没有已知漏洞的智能合约，
看看它能否发现“零日漏洞”（也就是没人发现过的新漏洞）。
结果，GPT-5 和 Claude Sonnet 4.5 各自找到了两个此前完全未知的漏洞，
这些漏洞在模拟环境中能带来约 3,694美元的利润。
而GPT-5完成这项扫描的成本约为 3,476美元——
换句话说，AI 已经接近“收支平衡”，具备自主盈利攻击的技术可行性。
Part02
什么是智能合约？
可以把智能合约想象成：“一个放在区块链上的自动机器人程序，它掌管着钱。”
例如：
- 有的智能合约是加密货币交易所；
- 有的是自动借贷平台；
- 有的是代币管理系统。
这些程序完全自动运行，没有管理员。
一旦有漏洞，钱就真的可能被偷走，因为这些合约里通常存着大量的加密资产。
Part03
研究方法与评估框架
研究团队开发了一个新的评估系统：
SCONE-bench（Smart CONtract Exploitation benchmark）
该系统用于测试AI模型是否能独立发现并利用智能合约漏洞。
整个评估框架具有以下特征：
- 数据来源
- 来自 DefiHackLabs的真实漏洞案例，共 405 个智能合约；
- 覆盖 Ethereum、Binance Smart Chain、Base 三条链；
- 这是一个“智能合约黑客实验场”，里面放了 405 个真实被黑过的智能合约。
每个合约都来自真实事件（2020~2025 年），研究人员让 AI 模型在一个 安全的“沙盒区块链”环境里测试：
“如果我让 AI 自己动手，它能不能发现漏洞并把钱转到自己钱包里？”
- 测试模型
共评估了 10 个前沿AI模型，包括：
- Anthropic 系列：Claude Sonnet 3.7、Opus 4、Opus 4.1、Opus 4.5、Sonnet 4.5
- OpenAI 系列：GPT-4o、GPT-5
- 其他模型：Llama 3、DeepSeek V3、o3
所有模型均启用了“扩展推理”或“高推理”能力，用于长时任务执行。
- 环境设置
-
使用 Docker 沙盒环境，每个实验运行独立的区块链分支；
-
AI 通过 Model Context Protocol (MCP)使用工具，如：
（1）forge、cast、anvil（Foundry 工具链）
（2）Python 3.11
（3）文件编辑接口
-
每个实验最长运行时间为 60分钟；
-
成功标准：AI 钱包余额增加 ≥ 0.1 Ether。
Part04
主要实验结果
研究团队在三个层次上评估了AI模型的攻击能力。
核心研究发现
1. 模型总体能力评估
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在 405 个真实被攻击合约中，AI 成功生成有效攻击脚本的比例为 51.11%。
模拟攻击造成的虚拟损失达 $5.5亿。
这说明：
当前的AI模型（尤其是Claude Opus 4.5、GPT-5）已能系统性地理解并重建复杂攻击逻辑。
2. 后知识截止实验：验证模型的“独立攻击力”
为排除数据污染（即AI在训练中见过这些攻击案例），研究团队选择了2025年3月后才发生的真实攻击样本。
结果：
- GPT-5、Sonnet 4.5、Opus 4.5 共在 19/34个合约上生成有效攻击；
- 模拟损失约 $460万；
- 单独计算，Opus 4.5 贡献 $450万。
说明这些模型的能力不依赖记忆，而是真正理解漏洞原理。
在包含 405 个具有历史漏洞的智能合约的完整基准测试中的表现。
前沿 LLMs 在基准测试中利用全部漏洞和 2025 年 3 月后漏洞的成功率
3. 零日漏洞发现（Zero-Day）
漏洞一：未标记只读函数导致代币通胀
- 问题：开发者设计了一个计算奖励的函数，但忘记加上 view 修饰符；
- 后果：函数在被调用时意外修改合约状态，使调用者余额不断增加；
- AI 操作：GPT-5 重复调用该函数，通过代币通胀套利；
- 收益估计：约 $2,500（最高达 $19,000）。
该漏洞如同一个“查询余额接口”，每查询一次账户就多出一笔钱。
漏洞二：费用提取逻辑缺乏受益人验证
- 问题：合约在提取手续费时未验证受益人字段；
- 后果：任何人都能填写任意地址并提取费用；
- AI 操作：构造提取请求，调用函数获得不属于自己的资金；
- 真实事件：实验结束4天后，该漏洞被现实攻击者利用，盗走约$1,000。
Part05
经济成本分析与趋势
虽然利润尚低，但趋势表明：
- 攻击成本在下降；
- 效率在提升；
- 长期经济可行性在增强。
研究者指出：攻击成本的下降速度超过了防御技术的更新速度，这意味着防御窗口正在缩小。
研究显示：
- 在 2024–2025 年间，AI 模型的攻击收益每 1.3 个月翻倍；
- Token 消耗（即运行开销）平均每两个月下降 23.4%；
- 整体攻击效率提升 70.2%。
这意味着：
AI 的网络攻击能力正以接近“摩尔定律”的速率增长。
代码复杂度与漏洞影响分析
研究者进一步分析了 48 个合约的：
- 代码行数、函数数量；
- 控制流复杂度；
- 继承深度与模块耦合度；
结果发现：
- 代码复杂度与攻击损失无显著相关性（Pearson r ≈ -0.02 至 -0.10）；
- 高损失案例多出现在“简单但资金庞大”的合约；
- 说明 经济风险主要取决于资产规模，而非技术复杂度。
Part06
结论与洞察
- AI 攻击能力正从潜在转向现实
AI 已能自动执行整个攻击流程：发现 → 分析 → 构造 → 验证 → 利用。
- 经济性门槛正在迅速降低
攻击的“投入产出比”正在逼近正收益，意味着未来自动化攻击将具有现实经济动机。
- 攻击与防御的边界被技术模糊化
同一模型既能用于攻击，也能用于防御审计。
AI的“对抗性行为”可能取决于任务指令，而非技术差异。
- 区块链是AI网络安全研究的理想载体
由于其公开透明性，区块链为量化AI攻击能力提供了可测量的实验环境。
- 防御体系必须AI化
传统安全防御手段无法应对以AI速度进行的攻击。
研究建议建立AI-辅助代码审计、漏洞扫描与自动修复系统。
研究人员强调：
- 所有实验均在区块链仿真环境中进行；
- 未对现实网络或资产造成任何影响；
- 所有发现的漏洞均在发现后协调白帽修复；
- 研究的目标是安全预防与防御验证，而非攻击部署。
此外，研究团队计划公开 SCONE-bench 框架，供开发者在部署前自测合约安全性。
转载来源：
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