A Vulnerability That Never Reached Mainnet Weken voordat een toonaangevend gedecentraliseerd kredietprotocol werd gelanceerd, merkte een AI-auditeur een kwetsbaarheid op die aanvallers zou hebben toegestaan om geld stilzwijgend af te schakelen. De tekortkoming was eenvoudig in ontwerp, maar ernstig in impact. De terugtrekkingsfunctie ronde kleine transacties tot "nul" in gebruikersbalans terwijl ze nog steeds tokens van reserves verzonden. Door de actie in een geautomatiseerde loop te herhalen, had een aanvaller de pool volledig kunnen leegmaken - bijna $ 2 miljoen in totale waarde vergrendeld (TVL), zelfs met een nulbalans. Als de bug het tot mainnet had gebracht, zouden de gevolgen onmiddellijk zijn geweest. opnames zouden falen, leningen zouden in beslag nemen en deposanten zouden ontdekken dat reserves niet langer overeenkwamen met deposito's. In plaats daarvan werd de exploit vóór de implementatie gepatcht.De ontdekking kwam niet van een menselijk team, maar van Een deel van een golf van geautomatiseerde systemen die nu het beveiligingsproces betreden. Sherlock AI Sherlock AI Hoe Smart Contract Auditing Typisch Werkt Smart contract audits zijn een standaard pre-launch ritueel in DeFi. Protocollen huren menselijke ingenieurs om code te beoordelen, functie per functie, op zoek naar zwakke punten. Deze audits hebben ontelbare kwetsbaarheden gestopt om ooit de productie te bereiken, maar ze zijn beperkt: duur, tijdig en uiteindelijk afhankelijk van menselijke focus. Met protocollen die in omvang en complexiteit groeien (en miljarden gebruikersinvesteringen op het spel staan), is de industrie gedwongen naar nieuwe benaderingen te zoeken. Ga naar de auditor AI-systemen benaderen het probleem anders. ze kunnen code continu scannen, wiskundige eigenaardigheden, logische fouten en verwaarloosde randgevallen bij machine-snelheid. ze vervangen geen menselijke beoordelaars, maar ze voegen een andere set ogen toe die nooit vertraagt en kan worden uitgevoerd op elke nieuwe opdracht. De $2M lening bug illustreert de waarde van dit model. Wat leek op een onschadelijke afgeronde berekening zou in de praktijk catastrofaal zijn geweest. Sherlock als een case study Het systeem produceerde een gestructureerd rapport over de lening bug: waar de fout verscheen, hoe het zou kunnen worden uitgebuit, en wat de financiële uitkomst zou kunnen zien. "Het vastleggen van dit probleem toonde aan dat AI-auditeurs de resultaten al veranderen," zei een Sherlock-teamlid. "Ze zijn niet meer theoretisch. Terwijl Sherlock het voorbeeld gaf, gaat het breder over de komst van een nieuwe categorie.Zoals professionele auditbureaus ooit de standaard werden voor DeFi-projecten, beginnen AI-auditeurs hun plaats in het proces uit te snijden. Why the Industry Should Pay Attention DeFi heeft al miljarden verloren aan bugs en logische gebreken.Elke incident leegt niet alleen portefeuilles leeg, maar erodeert het vertrouwen in de blockchain als geheel.De belofte van AI-auditeurs is niet perfectie, maar aanvullende verdediging - een manier om fouten op schaal te oppervlakken en de kansen te verminderen die schadelijke kwetsbaarheden doorlopen. De combinatie van menselijke beoordeling en AI-toezicht kan binnenkort de nieuwe norm worden.De $ 2 miljoen ontdekking dient als een van de eerste publieke bewijspunten van die verschuiving. Looking Ahead Voor protocollen produceren AI-auditeurs al tastbare resultaten, voorkomen verliezen en hervormden hoe teams denken over pre-launch-beveiliging. Dit moment kan minder worden herinnerd voor de bug zelf dan voor wat het vertegenwoordigt: de opkomst van AI-auditeurs als een nieuwe categorie in Web3-beveiliging. About Sherlock * door ** beschrijft zichzelf als een volledige levenscyclusbeveiligingspartner voor slimme contracten, waarbij onderzoekers, adversariële tests, AI-systemen en financiële dekking worden gecombineerd. het bedrijf ondersteunt protocollen van bouwen tot lanceren en continue updates, waarbij beveiliging wordt behandeld als een continu proces in plaats van een enkel evenement. Sherlock Sherlock
