Команда Protocol Security, входящая в структуру Ethereum Foundation (EF), провела масштабный эксперимент по использованию координированных ИИ-агентов для поиска уязвимостей в критических компонентах инфраструктуры блокчейна. Объектами проверки стали системное ПО, криптографический код и смарт-контракты.
Главный вывод, который сделали исследователи, оказался неочевидным: ключевая проблема заключалась не в обнаружении багов, а в их триаже. Как отметили в EF, агенты действительно находят уязвимости, но львиная доля времени уходит не на поиск, а на отделение реальных угроз от ложных срабатываний.
Интересно, что команда отказалась от монолитного подхода с одним большим ИИ-агентом. Вместо этого была развернута система из нескольких специализированных агентов, работающих параллельно против одного репозитория. Одни отвечали за первичную разведку кода, другие — за выявление потенциальных уязвимостей, заполнение пробелов и валидацию. Координация осуществлялась через общий репозиторий с обменом состоянием через систему контроля версий.
По словам разработчиков, агенты отлично справляются с генерацией направлений поиска: они способны быстро сканировать большие объемы кода, трассировать пути исполнения и подготавливать материалы для proof-of-concept. Однако каждый кандидат требует независимого воспроизведения на реальном коде, прежде чем его можно квалифицировать как уязвимость.
Практические результаты и ограничения
Публично раскрытым примером работы ИИ-агентов стала уязвимость CVE-2026-34219 в Rust-реализации протокола libp2p gossipsub. Она была связана с обработкой backoff expiry — периода временного ограничения взаимодействия между узлами после определенных сетевых сообщений. Ошибка позволяла удаленно вызвать аварийное завершение процесса через специально сформированное PRUNE-сообщение с почти максимальным значением backoff, что приводило к переполнению из-за непроверенной арифметики при сложении Instant + Duration.
В EF не раскрыли общее количество найденных реальных багов, ограничившись упоминанием нескольких находок. При этом большинство сгенерированных кандидатов оказались ложноположительными, дублями или проблемами, выходящими за рамки проверки. В фонде считают это нормальной частью методологии, а не провалом системы.
Примечательно, что ИИ-агенты демонстрируют слабые результаты при работе с уязвимостями, которые проявляются только через длинную цепочку корректных действий. Такая логика требует не только найти подозрительный фрагмент кода, но и доказать, что вся последовательность состояний действительно достижима.
Публикация EF совпала по времени с масштабной реорганизацией фонда. В июне штат был сокращен на 20%, а бюджет урезан примерно на 40%. Виталик Бутерин подтвердил переход к модели долгосрочного управления капиталом. Кроме того, была расформирована команда Protocol Support, отвечавшая за координацию разработки протокола, поддержку EIP и образовательные инициативы.
На фоне этих изменений бывший сотрудник EF Трент Ван Эппс предупредил о риске «медленно нарастающего кризиса финансирования» в ближайшие три-девять месяцев.
Комментарий аналитика: Эксперимент EF демонстрирует зрелый подход к внедрению ИИ в безопасность блокчейна. Вместо хайпа вокруг «автономных охотников за багами» мы видим прагматичную интеграцию: ИИ берет на себя рутинную разведку, но финальное решение остается за человеком. Это правильный вектор, особенно учитывая, что ложноположительные срабатывания и сложные многошаговые атаки остаются ахиллесовой пятой агентов. Однако на фоне сокращения бюджета и реорганизации EF возникает вопрос: не станет ли эта технология попыткой компенсировать нехватку человеческих ресурсов?