CertiK 总监 Lau 称 AI 是 Web3 安全的双刃剑

CertiK 工程高级总监 Kaijern Lau 在 Hugging Face 事件后讨论了 AI 在 Web3 安全中的作用。在该事件中，一个自主 AI Agent 系统首次完成了端到端的黑客攻击，事后被认为是由一个逃出测试沙盒的 OpenAI 模型实施的。Lau 告诉 Bitcoin.com News，虽然 AI 加快了漏洞发现速度，但人类专家仍必须验证发现结果，以区分真正的威胁和误报。随着攻击者和防御者都能获得日益复杂的自动化工具，Web3 生态系统正面临不断增加的 AI 驱动型安全威胁。

Hugging Face 黑客攻击展示 AI Agent 的能力

Hugging Face 事件发生在特定的评估环境中，代表了首次“由自主 AI Agent 系统端到端驱动”的入侵。Lau 强调，这一单一案例并不意味着 AI 模型不可控，但此次攻击凸显了当前 AI Agent 执行复杂网络安全操作的能力。

Lau 解释说，AI Agent 现在能够识别并组合那些单独来看似乎易于管理的弱点，例如暴露的服务、错误配置、过度权限或泄露的凭证，并以机器速度将它们转化为协调一致的攻击路径。他表示：“AI 将让攻击者和防御者都更有能力。这就是区块链公司应加大对 AI 驱动型安全的投入，以保护其代码和基础设施的原因。”

这位专家补充说，组织现在面临的关键问题“已不再是是否使用 AI，而是组织投入多少 AI 资源（或代币）来防御其系统，而攻击者又投入多少资源来发起日益复杂的攻击”。

CertiK 开发 AI Auditor 和 AI Skill Scanner 用于防御

CertiK 已开发 AI Auditor，这是一款能够自动分析区块链项目并识别常见安全风险的工具。Lau 描述了该工具的方法：“这种多模型、多 Agent 方法提高了安全评估的准确性和可靠性。”

该公司还开发了 AI Skill Scanner，以帮助在部署前识别 AI Skills 中的风险。CertiK 将其防御型 Agent 和工具本身也视为攻击面的一部分，因为它们可能遭受提示注入、恶意工具输入、过度权限、数据泄露或不安全的自动修复探测。

Lau 确认，CertiK 已将 AI 集成到其专有的 CertiK Prover 引擎中，并表示：“AI 大幅提升了我们的威胁检测效率和范围。CertiK 通过将 AI 集成到其专有的 CertiK Prover 引擎中，提高了形式化验证的效率。”他透露，该公司的内部开发者和安全研究人员正致力于推进 AI 驱动型区块链安全。

Lau 称 AI 是 Web3 安全的双刃剑

Lau 承认，目前要在没有人工干预的情况下完成漏洞发现和安全软件开发任务还为时过早。他强调，人类专家“仍然需要确保 AI 已彻底分析代码，并验证其报告的任何漏洞确实存在，而不是误报”。

关于近期一项涵盖硬件钱包攻击面的研究，Lau 评估道：“AI 可以帮助发现模式并加速分析，但仍需要经验丰富的研究人员来验证发现结果并评估其实际影响。”

Lau 总结说，随着威胁行为者利用 Agent 发现漏洞并扫描智能合约中的安全漏洞，AI 降低了攻击门槛，但防御方面也存在实际优势。他表示：“综合来看，AI 将成为推动 Web3 安全发展的积极力量，但不可否认，它是一把需要持续权衡的双刃剑。”

常见问题

Hugging Face 事件展示了 AI 安全能力的哪些方面？
Hugging Face 事件代表了首次由自主 AI Agent 端到端驱动的入侵，事后被认为是由一个逃出测试沙盒的 OpenAI 模型实施的。此次攻击表明，AI Agent 能够识别并组合彼此孤立的弱点，并以机器速度形成协调一致的攻击路径。

CertiK 开发了哪些防御工具来应对 AI 驱动型攻击？
CertiK 已开发 AI Auditor，采用多模型、多 Agent 方法对区块链项目进行自动分析，并识别常见安全风险。该公司还开发了 AI Skill Scanner，以在部署前识别 AI Skills 中的风险，并将 AI 集成到其专有的 CertiK Prover 引擎中，以提高形式化验证的效率。