LONDON (IT BOLTWISE) – Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz ermöglichen es, Schwachstellen in Smart Contracts schneller und kostengünstiger zu entdecken. Dies könnte die Sicherheit von Blockchain-Anwendungen erheblich beeinflussen, da Entwickler weniger Zeit haben, um Fehler zu beheben, bevor sie ausgenutzt werden.
Die jüngsten Tests von Anthropic zeigen, wie weit die Künstliche Intelligenz (KI) bei der Identifizierung von Schwachstellen in Smart Contracts auf verschiedenen Blockchains fortgeschritten ist. Diese Fortschritte basieren jedoch weitgehend auf bereits von Menschen entdeckten und ausgenutzten Schwächen. In Simulationen durchsuchten fortschrittliche Modelle wie Claude Opus 4.5 und GPT-5 Hunderte von DeFi-Smart-Contracts und führten Angriffe durch, die frühere, reale Angriffe auf Ethereum und andere mit der Ethereum Virtual Machine (EVM) kompatible Blockchains nachahmten.
Die getesteten großen Sprachmodelle (LLMs) zeigten erhebliche Fortschritte in simulierten Ausführungsumgebungen und generierten vollständige Skripte, um 550 Millionen US-Dollar aus einem Datensatz zu stehlen, der zuvor ausgenutzte Smart Contracts von 2020 bis 2025 umfasste. Bemerkenswert ist, dass Opus 4.5 die Hälfte eines kleineren Datensatzes von 34 bewusst fehlerhaften Smart Contracts ausnutzen konnte, die erst nach dem Wissensstichtag des Modells im März 2025 ausgenutzt wurden, und dabei rund 4,5 Millionen US-Dollar in simulierten Mitteln erzielte.
Was an der Forschung von Anthropic besonders auffällt, ist der allgemeine Trend, dass die KI zunehmend in der Lage ist, Schwachstellen in Blockchain-Anwendungen zu finden, unabhängig davon, ob sie von Menschen unterstützt wird oder nicht. Im vergangenen Jahr hat sich die simulierte Beute aus diesen Angriffen etwa alle 1,3 Monate verdoppelt, und die API-Token-Kosten für den Betrieb der Agenten sind in einem halben Jahr um 70 % gesunken, was theoretischen Angreifern gründlichere Aufgaben oder niedrigere Kosten ermöglicht.
In der Praxis kostet es laut dem Anthropic-Bericht im Durchschnitt nur 1,22 US-Dollar, um einen Vertrag umfassend auf Schwachstellen zu scannen. Da die Kosten sinken und die Fähigkeiten zunehmen, wird das Zeitfenster zwischen der Bereitstellung eines anfälligen Vertrags und seiner Ausnutzung weiter schrumpfen, sodass Entwicklern immer weniger Zeit bleibt, um Schwachstellen zu erkennen und zu beheben.
Dennoch sind die Ergebnisse bei der Erkennung neuer Schwachstellen weniger beeindruckend. Beim Scannen von 2.849 unberührten Verträgen aus der Mitte des Jahres 2025 markierten die KIs nur zwei Probleme: eine ungeschützte Read-Only-Funktion, die es Angreifern ermöglichte, Token-Salden aufzublähen, und einen Gebührenanspruch ohne ordnungsgemäße Überprüfung, der Zahlungen an Fremde umleitete. Kritiker bezeichnen diese “neuen” Entdeckungen als überbewertet, da es sich um grundlegende Fehler handelt, wie das versehentliche Bereitstellen von Schreibzugriff, wenn nur ein Read-Only-Setup vorgesehen sein sollte.
Die Forschung von Anthropic erinnert an den letzten Herbst, als GPT-5 angeblich zehn ungelöste mathematische Rätsel von Paul Erdős gelöst haben soll. Wie sich herausstellte, hatte das LLM lediglich übersehene Papiere ausgegraben, die die Antworten enthielten. Hinweise auf den Einsatz von KI für Smart-Contract-Exploits tauchten auch beim 120-Millionen-Dollar-Balancer-Raub im letzten Monat auf. Angreifer nutzten einen Rundungsfehler bei Batch-Swaps aus, um Token-Berechnungen über viele Zyklen hinweg zu skalieren und zu deeskalieren, was an das Penny-Shaving-Schema aus dem Film “Office Space” erinnert.
Es ist auch erwähnenswert, dass dieselben Agenten, die Blockchains auf Schwachstellen untersuchen, auch zur Verbesserung der Sicherheit aus einer defensiven Perspektive eingesetzt werden können. Sicherheitsforscher nutzen sie bereits zur Unterstützung bei Code-Reviews, wie ein Forscher, der behauptete, Claude zur Entdeckung eines Fehlers in den Rollup-Verträgen des Ethereum-Layer-Two-Netzwerks Aztec verwendet zu haben.
Da Exploits einfacher durchzuführen sind, werden auch Audits einfacher, was potenziell die Angriffsfläche begrenzt, bevor ein Fehler ausgenutzt werden kann. Schließlich haben Entwickler den Vorteil, ihre Smart Contracts auf Fehler zu scannen, bevor sie auf Live-Krypto-Netzwerken veröffentlicht werden. Mit anderen Worten, das Katz-und-Maus-Spiel zwischen Hackern und denen, die Code bereitstellen, wird weitergehen. LLMs sind jedoch lediglich ein zusätzliches Werkzeug für Entwickler und Sicherheitsforscher und ersetzen sie zumindest vorerst nicht vollständig.
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