Фонд Ethereum заявляет, что ИИ-агенты находят реальные ошибки протокола, при этом проверка человеком остается критически важной

• Фонд Ethereum заявил, что AI-агенты помогают выявлять уязвимости протокола, но каждое обнаружение требует тщательной проверки человеком перед принятием.
• Для подтверждения уязвимостей и исключения ложных срабатываний, возникающих в ходе анализа AI, требуются воспроизводимые proof-of-concept эксплойты.
• EF добавил, что AI сместил исследования безопасности с поиска багов на проверку того, какие из заявленных уязвимостей являются реальными и заслуживают раскрытия.

Фонд Ethereum (EF) заявил в четверг, что искусственный интеллект (AI) становится все более эффективным инструментом для выявления уязвимостей в программном обеспечении протокола Ethereum.

Фонд Ethereum использует AI для выявления уязвимостей протокола

Команда Protocol Security Фонда в публикации в блоге подробно рассказала, как она использует скоординированных AI-агентов для аудита критически важной инфраструктуры Ethereum, включая системное ПО, криптографический код и смарт-контракты.

Одним из примеров является удаленно вызываемый panic в сетевом протоколе Gossipsub libp2p, ключевом компоненте, используемом клиентами консенсуса Ethereum. С тех пор проблема была исправлена и публично раскрыта как CVE-2026-34219, а заслуга была отдана команде Protocol Security.

Однако Фонд отметил, что обнаружение багов не стало самым большим шоком.

"Удивительным было то, как мало работы ушло на их поиск и как много — на то, чтобы отличить реальные баги от тех, которые лишь выглядели реальными," — написал EF.

Фонд сравнил AI-агентов с инструментами fuzzing. В то время как традиционные fuzzers обычно генерируют сбои и stack traces, AI-агенты выдают гораздо более подробные результаты, включая отчеты об уязвимостях, потенциальные пути эксплуатации, оценки серьезности и код proof-of-concept.

Несмотря на это, организация предупредила, что число уязвимостей, сгенерированных AI, не следует считать мерой успеха.

"Так что не считайте, сколько кандидатов выдает агент. Считайте, сколько из них оказываются реальными," — написал Фонд.

Чтобы повысить надежность, команда Protocol Security одновременно запускает несколько AI-агентов против одной и той же кодовой базы, назначая им специализированные задачи, такие как разведка, поиск уязвимостей, валидация и анализ покрытия.

Вместо того чтобы полагаться на центрального координатора, агенты взаимодействуют через общие репозитории и систему контроля версий, позволяя каждому опираться на работу других и при этом независимо проверять результаты.

Фонд заявил, что ни одна проблема безопасности не считается подтвержденной, если ее нельзя воспроизвести с помощью автономного proof of concept, работающего против реального production-кода, а не в искусственной тестовой среде.

В блоге были выделены несколько распространенных источников ложных срабатываний. К ним относятся сбои, возникающие только в debug-сборках, proof-of-concept эксплойты, основанные на невозможных путях выполнения, и формальные доказательства верификации, которые технически проходят проверку, но не подтверждают предполагаемое свойство безопасности.

Фонд Ethereum отметил, что большинство результатов, сгенерированных AI, в конечном итоге оказываются неверными, дубликатами или выходят за рамки предполагаемого объема аудита. Каждый оставшийся кандидат проходит независимую проверку, чтобы определить, можно ли его реально эксплуатировать и оправдывает ли потенциальный ущерб дальнейшее расследование или раскрытие.

Хотя AI позволяет исследователям изучать гораздо больше кода, чем при одних лишь ручных проверках, EF подчеркнул, что решающим фактором в определении того, какие результаты являются подлинными и какие в конечном итоге должны быть использованы, остается человеческий контроль.