OpenAI ร่วมกับ Paradigm บริษัทลงทุนคริปโต ได้เปิดตัว EVMbench ซึ่งเป็นเกณฑ์มาตรฐานใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อประเมินความสามารถของ AI ในการตรวจจับ แก้ไข และใช้ประโยชน์จากช่องโหว่ที่มีความรุนแรงสูงในสัญญาอัจฉริยะ (Smart Contracts) ซึ่งปัจจุบันมีการรักษาความปลอดภัยสินทรัพย์คริปโตโอเพนซอร์สกว่า 1 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐฯ EVMbench รวบรวมช่องโหว่ที่คัดสรรมา 120 รายการจากการตรวจสอบความปลอดภัย 40 ครั้ง และยังรวมสถานการณ์ช่องโหว่จากบล็อกเชน Tempo ที่มุ่งเน้นการชำระเงินอีกด้วย

     

Severity: ปานกลาง

      
     

System Impact:

     

  • สัญญาอัจฉริยะ (Smart Contracts) โดยเฉพาะที่เข้ากันได้กับ EVM
  • สภาพแวดล้อมบล็อกเชน
  • สินทรัพย์คริปโต (มูลค่ากว่า 1 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐฯ)
  • บล็อกเชน Tempo (Layer 1 ที่ออกแบบมาเพื่อการชำระเงินด้วย Stablecoin ที่มีปริมาณงานสูง)

      
     

Technical Attack Steps:

     

  1. EVMbench ประเมินความสามารถของ AI Agent ใน 3 โหมด:
  2. 1. Detect (ตรวจจับ): AI Agent ทำการตรวจสอบคลังสัญญาอัจฉริยะ และได้รับการให้คะแนนจากความแม่นยำในการระบุช่องโหว่ตามจริงและรางวัลจากการตรวจสอบที่เกี่ยวข้อง
  3. 2. Patch (แก้ไข): AI Agent ทำการแก้ไขสัญญาที่อ่อนแอโดยยังคงรักษาฟังก์ชันการทำงานที่ตั้งใจไว้ ซึ่งได้รับการยืนยันผ่านการทดสอบอัตโนมัติและการตรวจสอบการ Exploit
  4. 3. Exploit (การใช้ประโยชน์จากช่องโหว่): AI Agent ดำเนินการโจมตีเพื่อระบายเงินแบบครบวงจรกับสัญญาที่ถูกปรับใช้ในสภาพแวดล้อมบล็อกเชนแบบ Sandboxed ซึ่งได้รับการให้คะแนนผ่านการเล่นซ้ำธุรกรรมและการยืนยันบนเชน

      
     

Recommendations:

     

Short Term:

     

  • ติดตามข่าวสารและเครื่องมือด้าน AI เพื่อความปลอดภัยไซเบอร์อย่างใกล้ชิด
  • พิจารณาการนำเครื่องมือตรวจจับช่องโหว่ขั้นสูงมาใช้ในการพัฒนาและบำรุงรักษาสัญญาอัจฉริยะ

     

Long Term:

     

  • ลงทุนในการวิจัยและพัฒนาเครื่องมือความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI
  • ดำเนินการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะอย่างต่อเนื่องและเป็นระบบ
  • ใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อปรับปรุงกระบวนการแก้ไขช่องโหว่เชิงรุกและเพิ่มความยืดหยุ่นของระบบบล็อกเชน

      
     

Source: https://cybersecuritynews.com/openai-evmbench/

   

Share this content:

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *