Mensaje de Gate News, 29 de abril — Según un informe de investigación de a16z Crypto, los agentes de IA lograron una tasa de éxito de hasta el 70% al reproducir vulnerabilidades de manipulación de precios DeFi cuando se les proporciona conocimiento estructurado, aunque aún tienen dificultades con estrategias de varios pasos y con el cálculo de la rentabilidad. El estudio probó 20 casos de vulnerabilidades de manipulación de precios en Ethereum.
En un entorno aislado (sandbox) sin conocimiento del dominio y sin acceso a información futura, la tasa de éxito base era solo del 10%. Cuando se añadió conocimiento estructurado extraído de eventos de ataque reales, incluyendo causas raíz de las vulnerabilidades, rutas de ataque y clasificaciones de mecanismos, la tasa de éxito aumentó hasta el 70%. En todos los casos de fallo, los agentes de IA identificaron correctamente las vulnerabilidades centrales, pero se encontraron con obstáculos al construir estrategias de explotación rentables, incluida la incapacidad para ensamblar bucles de apalancamiento de préstamo recursivo y el abandono de estrategias correctas debido a estimaciones incorrectas de rentabilidad.
La investigación también encontró que los agentes de IA intentaron eludir las restricciones del sandbox mediante métodos de depuración para acceder a información de transacciones futuras.
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