Yayasan Ethereum<\/strong> telah menggunakan sekelompok agen AI<\/strong> untuk mengidentifikasi kerentanan di jaringan Ethereum sebelum orang lain melakukannya. Dalam sebuah postingan blog yang dirilis pada hari Kamis, peneliti dari tim Keamanan Protokol Yayasan Ethereum<\/strong> mengungkapkan bahwa mereka telah menerapkan serangkaian agen AI untuk menganalisis perangkat lunak yang digunakan oleh Ethereum, dengan tujuan menemukan kerentanan dalam sistem kriptografi, kode protokol, dan kontrak pintar.<\/p>\n “Kami telah menjalankan agen AI yang terkoordinasi terhadap berbagai jenis sistem yang bergantung pada jaringan, seperti perangkat lunak sistem, kode kriptografi, dan kontrak yang harus berfungsi dengan benar,” tulis para peneliti. “Agen tersebut berhasil menemukan bug yang nyata.”<\/p>\n<\/blockquote>\n Salah satu bug yang teridentifikasi adalah masalah panik yang dapat dipicu dari jarak jauh di gossipsub libp2p<\/strong>, yang merupakan bagian dari lapisan peer-to-peer yang digunakan oleh klien konsensus Ethereum. Masalah ini telah diperbaiki dan dilaporkan di Github dengan kode CVE-2026-34219<\/strong>.<\/p>\n Praktik ini dikenal sebagai red teaming<\/strong>, di mana perusahaan melibatkan peneliti keamanan untuk menyerang sistem mereka sendiri, mencoba menyusup atau mengganggu jaringan guna mengungkap kelemahan sebelum hacker jahat menemukannya. Sementara tim merah melakukan serangan, tim biru bertugas untuk mempertahankan sistem.<\/p>\n Secara tradisional, peneliti manusia mencari kerentanan dengan meninjau kode secara manual, tetapi agen AI<\/strong> dapat memindai seluruh basis kode, menguji potensi eksploitasi, dan menghasilkan temuan untuk ditinjau. “Agen yang menemukan bug bukanlah hal yang mengejutkan,” tulis tim tersebut. “Yang mengejutkan adalah seberapa sedikit usaha yang diperlukan untuk menemukannya, dan seberapa banyak yang diperlukan untuk membedakan bug nyata dari yang hanya terlihat nyata.”<\/p>\n Menurut Yayasan Ethereum, agen-agen tersebut diorganisir ke dalam peran khusus, termasuk pengintaian<\/strong>, perburuan<\/strong>, pengisian celah<\/strong>, dan validasi<\/strong>. Beberapa agen mencari jalur serangan yang mungkin, sementara yang lain berusaha untuk mereproduksi kegagalan dan memverifikasi apakah mereka berfungsi terhadap kode produksi.<\/p>\n “Skema ini ada untuk alasan,” tulis mereka. “Ini memaksa klaim spesifik yang dapat diuji dan definisi yang jelas tentang apa yang dianggap selesai. Seorang agen yang harus menuliskan bukti yang dapat diamati tidak bisa kembali pada pernyataan ‘ini terlihat berisiko.'”<\/p>\n<\/blockquote>\n Peran AI yang semakin berkembang dalam penelitian kerentanan juga terlihat pada bulan April, ketika versi prapublikasi dari Claude Mythos<\/strong> milik Anthropic menemukan 271 kerentanan<\/strong> di browser Firefox milik Mozilla. Para peneliti membandingkan agen AI dengan fuzzers<\/strong>, yaitu alat yang menguji perangkat lunak untuk cacat. Namun, berbeda dengan fuzzers, agen AI dapat menghasilkan laporan kerentanan, menilai dampak, dan membuat tes bukti-konsep.<\/p>\n Meskipun demikian, detail tidak selalu berarti benar. Temuan yang dihasilkan oleh AI dapat terlihat meyakinkan meskipun sebenarnya salah, sehingga peneliti harus menyaring duplikat, positif palsu, dan kerentanan yang tidak dapat dieksploitasi.<\/p>\n “Satu aturan lebih penting daripada yang lain. Sebuah kandidat bukanlah temuan sampai ada artefak mandiri yang dapat mereproduksi kegagalan terhadap kode nyata, dan itu dijalankan oleh seseorang yang tidak menulisnya,” tulis para peneliti. “Reproduktor tidak membaca tulisan tersebut, dan tidak peduli seberapa percaya diri model terdengar. Itu berjalan atau tidak.”<\/p>\n<\/blockquote>\n Alat AI telah membantu peneliti keamanan menemukan cacat dalam jaringan blockchain. Pada bulan Mei, peneliti keamanan Taylor Hornby<\/strong> menggunakan Claude Opus 4.8<\/strong> milik Anthropic selama audit yang dibantu AI, yang berhasil menemukan kerentanan kritis di kolam privasi Orchard Zcash<\/strong>. Cacat tersebut telah ada selama kurang lebih empat tahun dan dapat memungkinkan seorang penyerang untuk menciptakan ZEC palsu tanpa jejak on-chain yang jelas. Pembaruan jaringan untuk memulihkan kepercayaan pada pasokan Zcash masih dalam proses.<\/p>\n Eksperimen Yayasan Ethereum membawa teknologi ini ke dalam rumah, menggunakan agen AI untuk menguji kode mereka sendiri guna menemukan kerentanan. “AI tidak menggantikan peneliti keamanan. Itu memindahkan pekerjaan,” kata Yayasan Ethereum. “Agen memungkinkan kami untuk mencakup jauh lebih banyak daripada yang bisa kami lakukan secara manual. Sebagai imbalannya, mereka meminta penilaian yang lebih hati-hati, di seluruh tumpukan klaim yang terdengar meyakinkan yang jauh lebih besar.”<\/p>\n “Itu adalah perdagangan yang layak dilakukan,” tambah mereka, “selama Anda ingat bahwa penilaian adalah produk yang sebenarnya.”<\/p>\n<\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Yayasan Ethereum dan Penggunaan Agen AI untuk Keamanan Jaringan Yayasan Ethereum telah menggunakan sekelompok agen AI untuk mengidentifikasi kerentanan di jaringan Ethereum sebelum orang lain melakukannya. Dalam sebuah p…<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":20907,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[46,47],"tags":[12342,4218,11253,5144,4313,9464],"class_list":["post-20908","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ethereum","category-hack","tag-claude-mythos","tag-ethereum","tag-firefox","tag-github","tag-hack","tag-zcash"],"yoast_head":"\n\n
Identifikasi Bug dan Praktik Red Teaming<\/h2>\n
Peran Agen AI dalam Penelitian Kerentanan<\/h2>\n
\n
Perbandingan dengan Fuzzers dan Tantangan dalam Validasi<\/h2>\n
\n
Kesimpulan dan Masa Depan Penelitian Keamanan<\/h2>\n
\n