تقدم OpenAI نظام تقييم أمان لمعايير أمان رموز التشفير والعقود الذكية

الملخصات الرئيسية

• أطلقت OpenAI نظام EVMbench، وهو نظام قياس أداء جديد تم تطويره بالشراكة مع Paradigm لاختبار مدى قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة على اكتشاف وتصحيح واستغلال الثغرات في العقود الذكية على إيثريوم.

• تكشف النتائج المبكرة عن وجود “فجوة الاستغلال”، حيث تتفوق النماذج الأعلى أداءً حاليًا في تنفيذ الهجمات على التدقيق الشامل أو تصحيح العيوب — مما يبرز التقدم السريع في الذكاء الاصطناعي والمخاطر الناشئة.

• قد يعيد EVMbench تعريف معايير أمان العملات الرقمية، من خلال تمكين التدقيق المستمر المدعوم بالذكاء الاصطناعي لفرق التمويل اللامركزي وتوفير ضمانات من الدرجة المؤسسية مع تحرك المليارات من الأصول على السلسلة.

في تلاقٍ رئيسي بين الذكاء الاصطناعي وتقنية البلوكشين، أطلقت OpenAI رسميًا EVMbench. تم تطويره بالشراكة الاستراتيجية مع عملاق الاستثمار في العملات الرقمية Paradigm، ويهدف هذا النظام إلى اختبار مدى قدرة وكلاء الذكاء الاصطناعي على تحديد واستغلال ومعالجة الثغرات داخل نظام إيثريوم الافتراضي (EVM).

مع وجود أكثر من 100 مليار دولار من الأصول المشفرة مفتوحة المصدر مؤمنة بواسطة العقود الذكية، لم تكن المخاطر أكبر من ذلك من قبل. يمثل EVMbench تحولًا استباقيًا نحو استخدام “نماذج الحدود” للدفاع عن التمويل اللامركزي (DeFi) من التهديدات السيبرانية المتزايدة التعقيد.

المصدر: openai

الركائز الثلاث لـ EVMbench

يتجاوز EVMbench تحليل الكود الثابت من خلال تقييم وكلاء الذكاء الاصطناعي عبر ثلاثة أوضاع تشغيل عالية المخاطر. يحاكي هذا الدورة “اكتشاف-تصحيح-استغلال” سير العمل الحقيقي لخبير أمان من الطراز الأول.

• 1. وضع الاكتشاف (المراجع): يقوم الوكيل بمسح مستودعات الكود المعقدة للكشف عن العيوب المخفية. يُقاس النجاح بـ “الاستدعاء” — القدرة على العثور على المشكلات “الحقيقية” والمكافآت من برامج مكافأة الأخطاء.

• 2. وضع التصحيح (المهندس): بمجرد العثور على خطأ، يجب على الوكيل إعادة كتابة الكود. يستخدم النظام مجموعات اختبارات آلية لضمان أن التصحيح يصلح الثغرة دون كسر الوظائف الأصلية للعقدة.

• 3. وضع الاستغلال (المهاجم): في بيئة آمنة ومعزولة صندوق سندان (Anvil sandbox)، يحاول الوكيل تنفيذ هجمات من النهاية إلى النهاية لسحب الأموال. يقيس ذلك قدرة الوكيل على التفكير الهجومي وربط العيوب الصغيرة لخرق كارثي.

المصدر: openai

داخل مجموعة البيانات: المخاطر الواقعية

لا يعتمد EVMbench على ألغاز نظرية فحسب، بل يُبنى على مكتبة مختارة من 120 ثغرة عالية الخطورة تم جمعها من 40 تدقيقًا احترافيًا. تأتي معظم البيانات من مسابقات التدقيق الواقعية (مثل Code4rena) وعمليات الأمان الداخلية من بلوكشين Paradigm’s Tempo.

من خلال التركيز على العقود “الموجهة للدفع”، يضمن النظام أن تكون نماذج الذكاء الاصطناعي مجربة ضد أنواع الكود التي تتعامل مع مليارات من رأس المال السائل.

نتائج الاختبار: صعود GPT-5.3-Codex

كشفت الاختبارات الداخلية لـ OpenAI عن تسارع مذهل في قدرات الذكاء الاصطناعي. خلال بضعة أشهر، تطورت النماذج من أداء ضعيف في المنطق الأساسي إلى تنفيذ استغلالات معقدة متعددة الخطوات.

“فجوة الاستغلال”: من المثير للاهتمام أن الوكلاء أداؤهم حاليًا أفضل بكثير في الاستغلال (72.2%) من التصحيح أو الاكتشاف. لاحظ باحثو OpenAI أن الوكلاء يتفوقون عندما يُعطون هدفًا واضحًا واحدًا — مثل “سحب الأموال” — لكنهم يحتاجون إلى تفكير أكثر دقة للتعامل مع مهمة التدقيق الشاملة والمعقدة.

المصدر: Openai

لماذا يهم الأمر: تحويل الأمان إلى “اليسار”

بالنسبة لنظام العملات الرقمية الأوسع، فإن EVMbench أكثر من مجرد سجل درجات؛ إنه محفز لتطوير “الأمان اليساري” — دمج التدقيق الممتاز مباشرة في عملية البرمجة بدلاً من انتظار تدقيق بعد النشر.

• الأمان الديمقراطي: يمكن لفرق DeFi الصغيرة التي لا تستطيع تحمل تكاليف تدقيق يدوي بقيمة 200 ألف دولار استخدام وكلاء ذكاء اصطناعي معتمدين من EVMbench للمراجعات المستمرة عالية الدقة.

• الجاهزية المؤسسية: مع انتقال عمالقة التمويل التقليدي مثل Goldman Sachs و Franklin Templeton إلى السلسلة، يحتاجون إلى “المعيار الذهبي” لحوكمة الذكاء الاصطناعي الذي يوفره نظام قياس موحد.

• تحدي الاستخدام المزدوج: من خلال فتح مصدر النظام، تمنح OpenAI و Paradigm الأدوات لـ"الأشخاص الطيبين" لقياس وتفوق “الأشخاص السيئين”، مع الحفاظ على إطار “الوصول الموثوق به للأمن السيبراني” لمراقبة المخاطر الناشئة.

المستقبل

على الرغم من أن EVMbench خطوة ثورية، إلا أنه حاليًا محدود بالبيئات الحاسوبية الحتمية والمعزولة. من المتوقع أن تتضمن الإصدارات المستقبلية اعتمادات متعددة السلاسل وقيمة الاستخراج القصوى (MEV) لمحاكاة بشكل أفضل “الغابة المظلمة” في شبكة إيثريوم الحية.

مع انتقال وكلاء الذكاء الاصطناعي من “كتابة الكود” إلى “تأمين الاقتصادات”، يقف EVMbench كمعيار نهائي للجيل القادم من التمويل اللامركزي الموثوق.

تنويه: الآراء والتحليلات المقدمة في هذا المقال لأغراض إعلامية فقط وتعكس وجهة نظر الكاتب، وليست نصيحة مالية. الأنماط والمؤشرات التقنية التي نوقشت عرضة لتقلبات السوق وقد لا تحقق النتائج المتوقعة. يُنصح المستثمرون بالحذر، وإجراء أبحاث مستقلة، واتخاذ قرارات تتوافق مع تحملهم للمخاطر الشخصية.

عن الكاتب: نيليش هيمباديه هو مؤسس ومؤلف رئيسي لـ Coinsprobe، ولديه أكثر من 5 سنوات من الخبرة في صناعة العملات الرقمية وتقنية البلوكشين. منذ إطلاق Coinsprobe في 2023، وهو يقدم رؤى يومية مستندة إلى البحث من خلال تحليل السوق العميق، وبيانات السلسلة، والبحث الفني.