Anthropic推出的新型AI模型Mythos，在传统科技和金融领域引发恐惧与混乱的同时，也正在推动加密行业彻底重新思考其安全范式。不同于以往的自动漏洞扫描，Mythos被设计为模拟真实的对抗者，能够跨系统识别并串联细微弱点，从而形成可执行的攻击路径。这一能力迫使加密行业将防御重心从智能合约代码本身，迅速转移至支撑去中心化金融的基础设施层。
基础设施成主战场
风险管理公司Gauntlet的安全负责人Paul Vijender明确指出：“更大的风险存在于基础设施中。” 他认为，相比智能合约漏洞，AI辅助的攻击更可能针对密钥管理系统、签名服务、跨链桥、预言机网络以及连接它们的加密层。这些组件往往不如智能合约可见，传统审计很少触及，却可能成为系统性灾难的导火索。本月，多家加密公司使用的网页基础设施提供商Vercel披露了一起安全漏洞，由于员工使用第三方AI工具Context.ai，导致Google Workspace连接被攻陷，客户API密钥可能泄露。这一事件直接印证了基础设施层面的脆弱性——攻击者通过AI工具渗透进看似不相关的环节，最终触及加密项目的核心凭证。
Mythos如何改变威胁格局
Mythos属于新一代AI系统，其核心能力并非扫描已知漏洞，而是探索协议间的交互逻辑，测试微小的弱点如何被组合成实战级的漏洞链。这种“系统级漏洞链”的发现方式已经引起摩根大通等传统银行的关注，它们正将AI驱动的网络风险视为系统性风险，并测试Mythos用于压力测试。据报道，Coinbase和Binance本月也接触了Anthropic，希望测试Mythos的效果。早期发现显示，Mythos能够定位那些隐藏在幕后、保障加密平台安全的关键环节——例如保护私钥的技术以及系统间通信机制中的弱点。Vijender强调：“AI模型在两方面尤其有价值：一是多步骤漏洞链，历史上这类漏洞只有在资金损失后才被发现；二是传统审计从未触及的基础设施层漏洞。”
可组合性放大AI攻击的传染性
DeFi协议的设计核心是可组合性——它们共享流动性、依赖共同的预言机、通过层层集成相互连接。这种互联性推动了增长，但也为风险传播提供了通路。最近的Hyperbridge攻击就是典型：攻击者利用跨链消息验证流程的缺陷，在以太坊上凭空铸造了价值10亿美元的Polkadot桥接代币。Vijender指出：“可组合性使DeFi资本高效且创新，但一个协议中的微小漏洞可能成为具有系统传染性的关键利用向量。” 在AI介入之前，追踪这些依赖关系极为困难；现在，AI可以大规模地绘制并利用这些关联。结果就是从孤立漏洞转向跨协议级联的系统性故障。
加速而非转折：防御需AI化
Aave Labs创始人Stani Kulechov则认为，Mythos更像是现有威胁的加速器，而非范式转折。“Web3从不缺乏资金充足且动机明确的攻击者，AI模型只是工具进化的一部分。” 他补充道，DeFi本身就是为机器速度运行的——智能合约自动执行，清算机制和风险参数无需人工干预。因此，“AI没有引入新的动态，但它加剧了本就要求持续警惕的环境。” 尽管如此，Aave已经观察到AI揭示了以前审计中可能被低优先级对待的新型漏洞。为了对抗AI驱动的攻击，Gauntlet的Vijender主张必须采取“AI优先”的防御策略，包括持续审计、实时模拟以及假设一定会发生入侵的系统设计。
建设者的新分化
面对AI带来的机遇与威胁，行业领导者反应不一。Aave已将AI整合到工作流中，用于模拟和代码审查，但仍与人工审计互补。Uniswap Labs创始人Hayden Adams表示：“我们还没有测试Mythos，但非常期待它和其他类似工具能为协议安全做什么。AI给了建设者更好的方式来压力测试和强化系统。” 他预测，安全实践良好的项目与忽视安全项目的差距将迅速扩大。“优先安全性的项目在启动前就有能力进行更充分的测试和加固；而不重视安全的项目将面临最大风险。” 这种分化可能成为加密行业的新现实：安全不再关乎消除漏洞，而是关于在不断被重新发现和组合的攻击面前持续适应。