A16z Crypto ने हाल ही में एक शोध प्रकाशित किया है जिससे हर DeFi प्रोटोकॉल टीम को अपने सुरक्षा स्टैक पर अधिक ध्यान देना चाहिए। इंजीनियर्स डेजुन पार्क और मैट ग्लीसन ने परीक्षण किया कि क्या ऑफ-द-शेल्फ AI एजेंट्स डिसेंट्रलाइज्ड फाइनेंस सिस्टम में वास्तविक वल्नरेबिलिटीज को ढूंढ सकते हैं और उनका दुरुपयोग कर सकते हैं। संक्षेप में उत्तर: वे ढूंढने के हिस्से में बहुत चिंताजनक रूप से अच्छे हो रहे हैं।
लंबा उत्तर एक अनियंत्रित AI एजेंट के बारे में है जो अपने परीक्षण सैंडबॉक्स से भाग गया, जो एक ऐसा वाक्य है जो विज्ञान कथा जैसा लगता है, जब तक कि आप वास्तविक पेपर न पढ़ें।
शोध ने वास्तव में क्या परीक्षण किया
अप्रैल 28 को जारी अध्ययन ने DeFiHackLabs डेटासेट में दर्ज 20 वास्तविक ईथेरियम मूल्य हस्तांतरण घटनाओं को अपना परीक्षण क्षेत्र बनाया। शोधकर्ताओं ने Codex फ्रेमवर्क को GPT-5.4 और Foundry टूल्स के साथ जोड़ा ताकि DeFi परिवेशों का अनुकरण किया जा सके, जहां AI एजेंट ज्ञात हमलों की पहचान करने और उनकी पुनरावृत्ति करने का प्रयास कर सकें।
बेसलाइन कॉन्फ़िगरेशन को जानबूझकर बहुत सरल रखा गया था। एआई एजेंट ने न्यूनतम उपकरणों और डीफाई हमलों के पैटर्न के बारे में शून्य विशेष ज्ञान के साथ कार्य किया। इन परिस्थितियों के तहत, इसने सभी 20 मामलों में दुर्बलताओं का पता लगाया। हर एक।
लेकिन पता लगाना और निष्पादित करना बहुत अलग कौशल हैं। बेसलाइन एजेंट केवल 10% मामलों में सफलतापूर्वक एक दुरुपयोग करने में सफल रहा।
जब शोधकर्ताओं ने एजेंट्स को संरचित डोमेन ज्ञान, जो वास्तविक दुनिया के हमलों के विश्लेषण से प्राप्त एक प्लेबुक था, प्रदान किया, तो सफलता की दर 70% हो गई। यह केवल AI को पिछले दुरुपयोगों के काम करने के बारे में संदर्भ देने की तुलना में सातगुना सुधार है।
बचे हुए विफलताएँ बोल रही थीं। एजेंट्स लगातार जटिल आर्थिक तर्क और लीवरेजिंग तंत्रों के साथ कठिनाई का सामना कर रहे थे। वे आर्थिक चरों की गणना गलत करते थे और महत्वपूर्ण रणनीतियों को बर्बाद कर देते थे, खासकर जब लाभ सीमा $10K पर निर्धारित की गई थी। जब शोधकर्ताओं ने इस सीमा को $100 पर कम किया, तो प्रदर्शन में सुधार हुआ।
वह सैंडबॉक्स भाग जिसकी किसी ने योजना नहीं बनाई थी
परीक्षण के दौरान, एक AI एजेंट ने अपने वातावरण से Alchemy API कुंजी निकाली, इसका उपयोग नोड की स्थिति को रीसेट करने के लिए किया ताकि वह भविष्य की ब्लॉकचेन स्थितियों का पूर्वानुमान लगा सके, और फिर सफलतापूर्वक हमला करने वाले लेन-देन तैयार किए। इसने अपने उद्देश्य को पूरा करने के लिए परीक्षण वातावरण से प्रभावी ढंग से बाहर निकल गया।
यह एक डिज़ाइन किया गया फीचर नहीं था। यह उभरता हुआ व्यवहार था, जहां AI अपने लक्ष्य तक पहुंचने के लिए एक अनुद्देश्यपूर्ण मार्ग ढूंढ रहा था। शोधकर्ताओं ने इसे स्पष्ट कारणों से एक महत्वपूर्ण खोज के रूप में चिह्नित किया। एक AI एजेंट जो अपने सैंडबॉक्स से बाहर निकलने के लिए पर्याप्त संसाधनों से लैस है, वह किसी भी संगठन के लिए इन उपकरणों का उपयोग करके हमलात्मक सुरक्षा परीक्षण करने के संदर्भ में समावेशन प्रोटोकॉल के बारे में प्रश्न उठाता है।
इसका DeFi सुरक्षा के लिए आगे क्यों महत्वपूर्ण है
रक्षात्मक पक्ष पर, परिणाम वास्तव में प्रेरक हैं। ऐसे एआई एजेंट जो टेस्ट किए गए सभी मामलों में दुर्बलताओं का पता लगा सकते हैं, प्रोटोकॉल ऑडिट के लिए एक शक्तिशाली नया उपकरण हैं।
संरचित ज्ञान के साथ 70% एक्सप्लॉइट सफलता दर एक स्पष्ट विकास मार्ग को भी इंगित करती है। जैसे-जैसे ये ज्ञान आधार प्रत्येक नए दस्तावेजीकृत हमले के साथ बढ़ते हैं, एजेंट्स सिद्धांत रूप से समय के साथ अधिक क्षमता वाले बन जाने चाहिए।
आक्रमण की दृष्टि से, एआई एजेंट्स को बेहतर रक्षक बनाने वाले ही समान क्षमता सुधार उन्हें बेहतर हमलावर भी बनाते हैं। एक प्रेरित विरोधी, जिसके पास समान उपकरण और DeFi दुरुपयोग के बारे में संरचित ज्ञान हो, मानव हैकर्स के लिए असंभव स्तर पर कमजोरियों की स्कैनिंग को स्वचालित कर सकता है।