SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – OpenAI hat ein neues Benchmarking-Tool entwickelt, das die Leistungsfähigkeit von KI-Modellen bei der Erkennung und Behebung von Sicherheitslücken in Smart Contracts bewertet. Diese Entwicklung könnte die Art und Weise, wie Kryptowährungen gesichert werden, revolutionieren. Die Zusammenarbeit mit Paradigm und OtterSec zeigt, wie wichtig es ist, KI in wirtschaftlich bedeutenden Umgebungen zu testen.
OpenAI hat in Zusammenarbeit mit den Unternehmen Paradigm und OtterSec ein neues Benchmarking-Tool namens EVMbench entwickelt, das die Fähigkeit von KI-Modellen zur Erkennung, Behebung und Ausnutzung von Sicherheitslücken in Smart Contracts bewertet. Diese Initiative unterstreicht die wachsende Bedeutung der Bewertung von KI-Agenten in wirtschaftlich relevanten Umgebungen, da ihre Nutzung weiter zunimmt.
Das EVMbench-Tool wurde entwickelt, um die Leistung von KI-Agenten bei der Erkennung von Schwachstellen in Smart Contracts zu messen, die Milliarden von Dollar an Vermögenswerten sichern. Laut OpenAI könnten KI-Agenten sowohl für Angreifer als auch für Verteidiger transformative Auswirkungen haben. Die Notwendigkeit, die Leistung von KI in der Erkennung von Sicherheitslücken zu testen, wird immer wichtiger, da Angreifer im Jahr 2025 Kryptowährungen im Wert von 3,4 Milliarden US-Dollar gestohlen haben.
In den Tests schnitt Anthropic’s Claude Opus 4.6 mit einem durchschnittlichen “Detect Award” von 37.824 US-Dollar am besten ab, gefolgt von OpenAI’s OC-GPT-5.2 und Google’s Gemini 3 Pro mit 31.623 US-Dollar bzw. 25.112 US-Dollar. Diese Ergebnisse zeigen, dass KI-Agenten zunehmend effizienter bei der Bewältigung grundlegender Aufgaben werden.
Die Zukunft der Kryptowährungstransaktionen könnte durch KI-vermittelte, selbstfahrende Wallets erleichtert werden, die komplexe Operationen im Namen der Benutzer verwalten. Diese Entwicklung könnte die Art und Weise, wie wir mit Kryptowährungen interagieren, grundlegend verändern und die Sicherheit und Effizienz von Transaktionen erheblich verbessern.
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