AI 安全工具詞馬伊托斯(Mythos)掀智慧合約審計革命：從高成本單次檢測走向即時、持續性監控

AI 安全工具「詞馬伊托斯(Mythos)」正改變區塊鏈產業檢測「詞智慧合約」漏洞的方式。過去受「詞時間」與「詞成本」限制的安全審計流程，如今有機會被推進為「詞常態化、持續性」的監控機制。

根據外媒於本月稍早的報導，AI 安全系統「詞馬伊托斯」在美國市場短暫公開後又被下架，但在短時間內已對業界留下深刻印象。這套系統能自動偵測程式碼中的「詞漏洞」，隨著這類 AI 工具變得更「詞便宜」與「詞高效」，開發團隊與機構被期待完成的「詞基礎安全檢驗」門檻，正被全面拉高。

長期以來，「詞智慧合約」審計最大的門檻就是價格與耗時。一份完整、精細的審計往往需要數週以上，成本也相當可觀，導致一些中小型專案乾脆跳過正式審計流程。ENS Labs 的首席資訊安全長亞歷山大·厄貝利斯（Alexander Urbelis）指出，如今「詞基礎審計成本」有機會逼近「詞零」，也就是說，過去要花好幾週才能完成的工作，未來可能在幾分鐘內完成，讓中小型專案也能更頻繁地進行「詞安全檢查」。

傳統自動化工具如「詞模糊測試工具（fuzzer）」主要透過隨機輸入來觸發錯誤，而以馬伊托斯為代表的新一代「詞AI 安全工具」則更進一步，不只偵測表面的程式錯誤，還會「詞推理」程式碼的設計意圖，並與實際運行行為比對。厄貝利斯強調，這不是單純效能提升，而是「質變」：機器開始做的是以「詞推理」為核心的安全分析，而不只是粗暴式的搜尋。

SVRN 的營運長大衛·施韋德（David Schwed）也認為，這波變化的幅度非常大。他表示，如今的「詞AI」能更接近「詞人類攻擊者」的思維方式，會即時解讀情境並決定下一步行動。相較於過去嚴格依賴固定規則的工具，新工具在方法上更「詞彈性」且具「詞適應性」。

最受「詞區塊鏈產業」關注的，是所謂的「詞持續性審計」模式。以往安全檢查多發生在特定開發階段，如今則可在系統上線後「詞長期、定期」甚至「詞即時」地持續運行。施韋德指出，能以相對「詞低成本」實現持續性審計與自動修正建議，才是這波技術變革的關鍵。

這種趨勢也可能重塑產業內的「詞責任標準」。過去因為審計成本高昂，部分安全檢測空白在某種程度上仍被容忍，但在工具變得「詞廉價且普及」後，「沒有做安全檢查」將越來越難被合理化。厄貝利斯直言，未來單憑一份「詞AI 報告顯示一切正常」將不再是專案方卸責的理由，反而可能被質疑：「既然有價格低廉甚至近乎免費的工具，為什麼沒有使用？」

隨之而來的變化是，「詞投資人」在投入資金前，也更可能明確要求專案方先完成「詞AI 基礎安全掃描」。若專案在此之前未進行任何 AI 安全檢測，未來恐怕更容易被視為「詞疏失」或「詞管理不善」，在爭議或損失發生時，責任歸屬也會變得更嚴格。

不過，多數專家仍認為，AI 在可預見的未來難以完全取代「詞人工審計」。AI 對「詞程式碼錯誤」與「詞邏輯缺陷」的偵測極具優勢，但對於「詞經濟模型」、「詞激勵機制設計」所衍生出的攻擊面，仍然存在盲點。厄貝利斯指出，許多「詞大型損失事件」往往不是單純的技術 bug，而是源自設計意圖、攻擊誘因與行為經濟的組合，這些面向目前仍必須依賴「詞人類專家的判斷」。

近年的多起重大攻擊案例也印證這點。像 Drift 的駭侵事件就是經過數月的「詞社交工程」才得手；Ronin 與 Bybit 的事件關鍵則在「詞金鑰竊取」與「詞授權流程遭操控」，而非智慧合約本身的漏洞。施韋德強調，沒有任何「詞程式碼分析工具」能阻止具備合法簽署權限的人，錯誤或惡意地簽署一筆有問題的交易。

整體而言，以馬伊托斯為代表的「詞AI 安全技術」並不能解決所有的「詞區塊鏈安全」問題，但卻實質改變了「詞漏洞發現成本」與「詞安全期待水準」。隨著這類工具的普及，市場對專案在「詞智慧合約安全」上的基本要求將被大幅提高，也意味著整體行業正接近一個「詞安全標準上移的轉折點」。

評論：隨著 AI 安全工具朝「詞即時性」與「詞自動化」持續演進，未來專案若仍停留在「單次審計」思維，恐怕會被市場視為落後者。能否有效結合「詞AI 掃描」與「詞人工專家審查」，將成為評估一個 Web3 專案專業度與風險管理能力的重要指標。