Ethereum Vakfı, Yapay Zeka ajanlarının gerçek protokol hatalarını bulduğunu söylüyor, insan doğrulaması kritik olmaya devam ediyor

• Ethereum Vakfı, yapay zeka ajanlarının protokol açıklarını ortaya çıkarmaya yardımcı olduğunu, ancak her bulgunun kabul edilmeden önce titiz insan incelemesi gerektirdiğini belirtti.
• Açıkları doğrulamak ve yapay zeka analizleri sırasında oluşan yanlış pozitifleri ortadan kaldırmak için tekrarlanabilir kavramsal kanıt istismarları gereklidir.
• EF, yapay zekanın güvenlik araştırmalarını hata bulmaktan, bildirilen açıkların hangilerinin gerçek ve açıklanmaya değer olduğunu doğrulamaya kaydırdığını ekledi.

Ethereum Vakfı (EF), Perşembe günü yapay zekanın (YZ) Ethereum protokol yazılımındaki açıkları tespit etmek için giderek daha etkili bir araç haline geldiğini açıkladı.

Ethereum Vakfı, protokol açıklarını ortaya çıkarmak için yapay zekayı kullanıyor

Vakfın Protokol Güvenliği ekibi, kritik Ethereum altyapısını denetlemek için koordineli yapay zeka ajanları kullandığını blog yazısında detaylandırdı; bu altyapı sistem yazılımı, kriptografik kod ve akıllı sözleşmeleri içeriyor.

Bir örnek, Ethereum konsensüs istemcileri tarafından kullanılan temel bir bileşen olan libp2p'nin Gossipsub ağ protokolündeki uzaktan tetiklenebilir panik durumudur. Sorun daha sonra yamalandı ve CVE-2026-34219 olarak kamuya açıklandı; kredi Protokol Güvenliği ekibine verildi.

Ancak Vakıf, hata bulmanın en büyük sürpriz olmadığını belirtti.

"Sürpriz, hataları bulmaya harcanan işin azlığı ve gerçek hatalarla sadece gerçek gibi görünenler arasındaki ayrımı yapmaya harcanan işin çokluğu oldu," diye yazdı EF.

Vakfın yapay zeka ajanlarını fuzzing araçlarına benzettiğini belirtti. Geleneksel fuzzing araçları genellikle çökmeler ve yığın izleri üretirken, yapay zeka ajanları çok daha ayrıntılı çıktılar üretiyor; bunlar arasında açıklık raporları, potansiyel istismar yolları, şiddet değerlendirmeleri ve kavramsal kanıt kodları yer alıyor.

Buna rağmen, organizasyon yapay zekanın ürettiği açıklık sayısının başarı ölçütü olarak alınmaması gerektiği konusunda uyardı.

"Bir ajanın ürettiği aday sayısını saymayın. Gerçek çıkanların sayısını sayın," diye yazdı Vakıf.

Güvenilirliği artırmak için Protokol Güvenliği ekibi, aynı kod tabanına karşı eş zamanlı olarak birden fazla yapay zeka ajanı çalıştırıyor ve bunlara keşif, açıklık avcılığı, doğrulama ve kapsam analizi gibi uzmanlaşmış görevler atıyor.

Merkezi bir koordinatöre güvenmek yerine, ajanlar paylaşılan depolar ve sürüm kontrolü aracılığıyla iş birliği yapıyor; böylece her biri diğerlerinin çalışmalarını temel alırken bulguları bağımsız olarak doğruluyor.

Vakfın belirttiğine göre, gerçek üretim koduna karşı çalışan kendi kendine yeten kavramsal kanıt kullanılarak çoğaltılamayan hiçbir güvenlik sorunu geçerli sayılmıyor; yapay test ortamlarında değil.

Blog yazısı, yanlış pozitiflerin birkaç yaygın kaynağını vurguladı. Bunlar arasında yalnızca hata ayıklama derlemelerinde meydana gelen çökmeler, imkansız yürütme yollarına dayanan kavramsal kanıt istismarları ve teknik olarak geçen ancak amaçlanan güvenlik özelliğini doğrulamayan formal doğrulama kanıtları yer alıyor.

Ethereum Vakfı, yapay zeka tarafından üretilen bulguların çoğunun sonunda yanlış, çoğaltılmış veya denetim kapsamı dışında olduğunu belirtti. Her kalan aday, gerçekçi olarak istismar edilebilir olup olmadığını ve potansiyel etkinin daha fazla araştırma veya açıklamayı hak edip etmediğini belirlemek için bağımsız doğrulamadan geçiyor.

Yapay zeka, araştırmacıların manuel incelemelere kıyasla çok daha fazla kodu incelemesini sağlasa da, EF insan denetiminin hangi bulguların gerçek ve hangilerinin nihai olarak işlem görmesi gerektiğini belirlemede belirleyici faktör olduğunu vurguladı.