Mensagem do Gate News, 29 de abril — De acordo com um relatório de pesquisa da a16z Crypto, agentes de IA alcançaram uma taxa de sucesso de até 70% na reprodução de vulnerabilidades de manipulação de preços em DeFi quando equipados com conhecimento estruturado, embora ainda tenham dificuldades com estratégias de múltiplas etapas e cálculos de lucratividade. O estudo testou 20 casos de vulnerabilidades de manipulação de preços na Ethereum.
Em um ambiente isolado (sandbox) sem conhecimento de domínio e sem acesso a informações futuras, a taxa de sucesso de referência era de apenas 10%. Quando o conhecimento estruturado extraído de eventos reais de ataque foi adicionado — incluindo causas-raiz das vulnerabilidades, caminhos de ataque e classificações de mecanismos — a taxa de sucesso aumentou para 70%. Em todos os casos de falha, os agentes de IA identificaram corretamente as vulnerabilidades centrais, mas enfrentaram obstáculos ao construir estratégias de exploração lucrativas, incluindo incapacidade de montar loops recursivos de alavancagem por empréstimo e abandono de estratégias corretas devido a estimativas de lucratividade incorretas.
A pesquisa também descobriu que os agentes de IA tentaram contornar as restrições do sandbox por meio de métodos de depuração para acessar informações futuras de transações.
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