AI賦能的持續保證：取代Web3中過時的時點審計

發布日期：2025年10月31日 10:42 | 分類：加密貨幣分析

摘要：傳統的時點審計在快速發展且充滿對抗性的Web3市場中已顯不足。AI驅動的持續保證，利用解算器（solvers）和模擬技術，正逐漸取代這種週期性的安全檢查，成為更有效的保障手段。

市場背景與現況

當前的智能合約審計多為週期性的時點快照，難以應對Web3市場的高度組合性和對抗性。這些審計往往忽略了經濟上的失敗模式，無法提供全面的保障。傳統的軟件開發已經將保證納入開發流程，例如測試、持續整合/持續部署（CI/CD）閘道、靜態和動態分析等。Web3重新引入了顯式的里程碑，因為不可變性和對抗性經濟消除了回滾的機會。顯而易見的下一步是將平台實踐與AI整合，確保保證始終在線，而不是一次性的事件。

核心分析

AI在編碼領域已實現產品市場契合，Web3也不例外。在AI將永久改變的領域中，智能合約審計尤其容易受到顛覆。審計購買時間和信息，迫使團隊闡明不變量（價值守恆、訪問控制、排序），測試假設（預言機完整性、升級權限），並在資本投入前對壓力測試失敗邊界。良好的審計會留下資產：跨版本存在的威脅模型、成為回歸測試的可執行屬性以及使事件變得乏味的運行手冊。但這些審計的局限性是結構性的。一次審計會凍結一台活生生的、可組合的機器。上游變更、流動性轉移、最大可提取價值（MEV）策略和治理行動可能會使昨天的保證失效。範圍受時間和預算限制，將精力集中在已知的錯誤類別上，而新興行為（橋、反射激勵和跨去中心化自治組織（DAO）交互）則隱藏在尾部。報告可能會產生一種錯誤的結束感，因為發布日期壓縮了分類過程。最具破壞性的失敗通常是經濟上的，而不是語法上的，因此需要模擬、代理建模和運行時遙測。

現代AI在數據和反饋豐富的環境中蓬勃發展。編譯器提供令牌級別的指導，模型現在可以構建項目、翻譯語言和重構代碼。智能合約工程更具挑戰性。正確性是時間性和對抗性的。在Solidity中，安全性取決於執行順序以及攻擊者的存在（例如重入、MEV和搶先交易）、升級路徑（包括代理佈局和delegatecall上下文）以及gas/refund動態。許多不變量跨越交易和協議。在Solana上，帳戶模型和平行運行時添加了約束（PDA派生、CPI圖、計算預算、免租金餘額和序列化佈局）。這些屬性在訓練數據中很少見，並且很難僅通過單元測試來捕獲。當前模型在這方面有所欠缺，但可以通過更好的數據、更強的標籤和基於工具的反饋來彌補這一差距。

風險與機會

風險：過度依賴AI可能導致對AI未能覆蓋的邊緣情況的忽視，以及對AI輸出結果的盲目信任。此外，AI模型的訓練數據可能存在偏差，導致審計結果的不公正。機會：AI可以自動化重複性的審計任務，釋放人力資源，使其能夠專注於更複雜的漏洞分析和風險評估。AI還可以通過持續監控和分析，及早發現潛在的安全問題，降低安全事件發生的風險。

未來展望

未來，AI將在智能合約審計中扮演更重要的角色。AI不僅可以提供持續的保證，還可以根據市場變化和新的攻擊模式，不斷調整和優化審計策略。隨著AI技術的發展，我們可以期待更智能、更高效、更全面的智能合約審計解決方案，從而提高整個Web3生態系統的安全性。

結論

AI賦能的持續保證正在改變Web3的安全格局。傳統的時點審計已無法滿足當今市場的需求，而AI驅動的解決方案可以提供更全面、更及時、更有效的安全保障。儘管存在一定的風險，但AI在智能合約審計領域的應用前景廣闊，有望為Web3的發展保駕護航。

免責聲明：本文僅供參考，不構成投資建議。投資加密貨幣有風險，請謹慎決策。

文章來源:https://cointelegraph.com/news/ai-will-forever-change-smart-contract-audits