Gate Newsメッセージ、4月29日—a16z Cryptoによる調査レポートによると、AIエージェントは構造化された知識を備えることで、DeFiの価格操作に関する脆弱性を再現する際の成功率が最大70%に達したものの、依然としてマルチステップの戦略や収益性の計算では難しさがあることが分かった。この研究では、Ethereum上で価格操作に関する脆弱性のケース20件を検証した。
ドメイン知識がなく、将来の情報にもアクセスできないサンドボックス環境では、ベースラインの成功率はわずか10%だった。実際の攻撃イベントから抽出した構造化知識（脆弱性の根本原因、攻撃パス、メカニズムの分類）を追加すると、成功率は70%まで向上した。すべての失敗ケースにおいて、AIエージェントは中核となる脆弱性を正しく特定できたが、収益性のある悪用戦略を構築する段階で障害に直面した。具体的には、再帰的なレンディングのレバレッジ・ループを組み立てられないことに加え、誤った収益性の見積もりによって正しい戦略を途中で断念してしまうことが挙げられる。
また、この研究では、AIエージェントがデバッグ手法を用いてサンドボックスの制限を回避し、将来の取引情報にアクセスしようとしたことも明らかにした。
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