Взломы контрактов с помощью LLM все ближе

Пока одни аудиторы в Твиттере смеются над теми кто использует LLM в своей работе, другие учатся ее использовать на 100%.

На днях попалась очень интересная статья, где группа разработчиков создала агента для взлома смарт контрактов:

https://arxiv.org/abs/2507.05558v2

Постараюсь кратко пересказать ее.

Исследователи представили A1 — агентную систему на основе больших языковых моделей, способную автоматически генерировать эксплойты для уязвимостей в смарт-контрактах DeFi. В отличие от традиционных инструментов анализа, которые лишь указывают на потенциальные баги, A1 строит полный Proof-of-Concept атаки, включая цепочку транзакций, использование flash loan и извлечение реальной экономической выгоды. Это позволяет не просто обнаружить уязвимость, а доказать её эксплуатируемость, что кардинально повышает значимость находки. Система работает итеративно, используя обратную связь от выполнения на симулированной блокчейн-среде, и за несколько шагов уточняет и доводит стратегию до успешного результата.

A1 была протестирована на наборе из 36 реальных инцидентов, включая атаки через манипуляцию цен, реентранси и уязвимости в механизмах распределения токенов. В среднем система достигла успеха в 72,2% случаев, а с использованием самых мощных моделей, таких как OpenAI o3-pro, этот показатель вырос до 88,5%. Общая сумма, которую удалось воспроизвести как извлечённую прибыль, составила 9,33 миллиона долларов. При этом A1 продемонстрировала результативность, сопоставимую с современными фаззерами, такими как ItyFuzz и Efcf, но при этом с меньшим количеством ложных срабатываний, поскольку каждый успех подтверждён реальным экономическим эффектом.

Одним из ключевых аспектов работы является экономический анализ рентабельности использования A1 как в атакующих, так и в защитных целях. Показано, что при реалистичных предположениях — например, при наличии баг-баунти в размере 10% от ущерба — использование A1 может быть прибыльным для аудиторов и защитников. Однако система выявила тревожную асимметрию: атакующим проще окупить затраты на запуск таких агентов, поскольку им не нужно ожидать официального вознаграждения и они могут сразу извлекать прибыль. Это означает, что технология, хотя и доступна обеим сторонам, фактически смещает преимущество в пользу злоумышленников.

Система A1 интегрируется с рядом специализированных инструментов: для получения исходного кода, анализа состояния контрактов, нормализации дохода в базовую валюту и выполнения транзакций в изолированной среде. Она поддерживает как Ethereum, так и BSC, и способна обрабатывать сложные сценарии, включая работу с proxy-контрактами и учёт рыночной ликвидности при построении маршрутов обмена. При этом производительность сильно зависит от выбранной LLM: например, Gemini Flash работает быстро, но менее точно, тогда как o3-pro даёт лучшие результаты, но требует в среднем 34 минуты на один запуск.

Работа поднимает важные вопросы о будущем безопасности смарт-контрактов. Если агенты на основе ИИ могут уже сейчас воспроизводить реальные атаки, это означает, что традиционные методы аудита и анализа требуют модернизации. Авторы подчёркивают, что A1 — не замена фаззерам, а дополнение, особенно эффективное в сценариях, требующих глубокого логического и экономического анализа. Исследование демонстрирует, что граница между программным анализом, машинным рассуждением и экономикой в DeFi продолжает стираться, и дальнейшее развитие в этой области неизбежно потребует более сложных, агентных систем, способных мыслить стратегически и адаптироваться к динамике реальных систем.

#llm #solidity