AI 可以预测 DeFi 漏洞吗？

去中心化金融一直承诺建立一个无需传统中介机构即可运行的金融体系。智能合约可实现借贷、交易、借贷、质押和流动性供应的自动化。但让 DeFi 变得强大的自动化也带来了一个危险的现实：当代码失败时，资金可以以机器的速度移动。

这就提出了一个日益重要的问题：人工智能能否在攻击者执行 DeFi 漏洞之前预测该漏洞？

简短的回答是肯定的，但并不确定。

人工智能越来越有能力识别可疑的智能合约行为、异常交易模式、易受攻击的代码和攻击信号，以免造成灾难性损失。与此同时，攻击者正在获得自己日益复杂的人工智能功能。因此，DeFi 安全的未来可能会成为人工智能驱动的防御和人工智能驱动的开发之间持续的较量。

对预测性 DeFi 安全的需求不断增长

加密安全仍然是一个重大挑战。 Chainaanalysis 报告称，2025 年有超过 34 亿美元的加密货币被盗，尽管损失的分布在中心化服务、个人钱包和 DeFi 中发生了显着变化。有趣的是，Chainaanalysis 还观察到，尽管 DeFi 锁定的总价值有所恢复，但 2024 年至 2025 年期间 DeFi 黑客损失仍然相对较低，这表明安全实践的改进可能正在产生效果。

从历史上看，许多安全系统都是被动运行的。

发生了一个漏洞。

监控系统检测到了这一情况。

协议暂停了。

开发商进行了调查。

用户试图确定发生了什么。

到那时，数百万美元可能已经消失了。

人工智能改变了从反应到预测的潜在时间表。

人工智能驱动的安全系统不会问“这笔交易是否窃取了资金？”，而是会问：

“这个行为看起来像是攻击的开始吗？”

这种区别对于 DeFi 来说可能非常有价值。

人工智能如何检测漏洞？

人工智能不需要神奇地“知道”漏洞即将到来。相反，它可以分析大量数据并识别人类可能错过的模式。

可以组合多层信息。

1. 智能合约代码分析

人工智能模型可以检查智能合约代码中与已知漏洞相关的模式。

这些可以包括：

重入风险

访问控制不当

Oracle 操纵漏洞

不安全的外部呼叫

整数和算术问题

闪电贷攻击面

逻辑缺陷

可疑的升级机制

权限配置不正确

传统的安全工具已经执行静态和动态分析。人工智能可以通过从大量易受攻击且安全的合约中学习来补充这些方法。

2026 年发布的研究探索了基于 Transformer 的智能合约异常检测，展示了机器学习架构如何分析合约操作码序列以识别可疑模式。

重要的发展并不是人工智能取代了审计。

人工智能有可能使持续的安全分析成为可能。

2. 交易行为分析

智能合约在单独检查时可能看起来很安全，但在与其他协议交互时却表现得很危险。

这就是交易级人工智能变得特别有趣的地方。

想象一下，一个借贷协议通常会接收相对可预测的交易。突然，一个地址：