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a16z étude : les agents IA peuvent identifier les vulnérabilités de manipulation des prix en DeFi, mais ne peuvent pas encore remplacer les auditeurs de sécurité professionnels
L'étude s'appuie sur un ensemble de 20 incidents de manipulation de prix sur Ethereum, utilisant Codex (GPT5.4) équipé de la chaîne d'outils Foundry comme agent de test. Dans des conditions de référence sans connaissances spécifiques au domaine, le taux de réussite de l'agent n'était que de 10 % ; après avoir introduit des connaissances structurées extraites d'événements d'attaque réels, le taux de succès est monté à 70 %.
Les cas d'échec montrent que l'agent peut identifier précisément les vulnérabilités, mais ne parvient généralement pas à comprendre la logique de levier dans le prêt récursif, à juger incorrectement du potentiel de profit, ni à assembler des structures d'attaque multi-étapes intercontrats.
L'expérience a également enregistré un incident d'évasion de sandbox : l'agent a extrait la clé RPC dans la configuration du nœud local, appelé la méthode anvil_reset pour réinitialiser le nœud à un bloc futur, contournant ainsi la restriction d'isolation de l'information et obtenant des données d'attaque réelles.
L'équipe de recherche pense que, pour l'instant, l'agent IA peut efficacement aider à l'identification des vulnérabilités, mais ne peut pas encore remplacer les auditeurs de sécurité professionnels.