تقدم OpenAI نظام تقييم أمان لمعايير أمان رموز التشفير والعقود الذكية

الملخصات الرئيسية

• أطلقت OpenAI نظام EVMbench، وهو نظام قياس أداء جديد تم تطويره مع Paradigm لاختبار كيف يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة 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، مما يمكّن من عمليات تدقيق مستمرة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لفِرق 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 بشراكة استراتيجية مع عملاق الاستثمار في العملات الرقمية Paradigm، ويهدف هذا النظام إلى اختبار مدى قدرة وكلاء الذكاء الاصطناعي على تحديد واستغلال وتصحيح 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 الآن. يمثل EVMbench تحولًا استباقيًا نحو استخدام “نماذج الحدود” للدفاع عن التمويل اللامركزي (DeFi) من تهديدات إلكترونية متزايدة التعقيد.

المصدر: openai

الركائز الثلاث لـ EVMbench

يتجاوز EVMbench التحليل الثابت للكود من خلال تقييم وكلاء الذكاء الاصطناعي عبر ثلاثة أوضاع تشغيل عالية المخاطر. يحاكي هذا الدورة “الكشف-التصحيح-الاستغلال” سير عمل خبراء الأمان من الطراز الأول.

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

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

• 3. وضع الاستغلال (الخصم): في بيئة آمنة ومعزولة صندوق سندان (Anvil sandbox)، يحاول الوكيل تنفيذ هجمات من النهاية إلى النهاية لتفريغ الأموال. يقيس ذلك قدرة الوكيل على التفكير الهجومي وربط الثغرات الصغيرة لارتكاب خرق 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 blockchain الخاص بـ Paradigm، 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 الكشف. لاحظ باحثو OpenAI أن الوكلاء يتفوقون عندما يُعطون هدفًا واضحًا واحدًا — مثل “تصريف 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 التمويل اللامركزي الصغيرة التي لا تستطيع تحمل تكاليف تدقيق يدوي بقيمة 200 ألف دولار استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي المعتمدين من EVMbench للمراجعات المستمرة عالية الجودة.

• 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"الأخيار" لقياس وتفوق “الأشرار”، مع الحفاظ على إطار عمل “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 “الغابة المظلمة” على شبكة إيثريوم الحية بشكل أفضل.

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