Monad、ハッカーより先にバグを見つけるAIシステムを構築

Monad (MON) は、ロックされた資本が4億ドルを超える中で、スマートコントラクトのバグを1件あたりおよそ100ドルで探索し検証する社内AIシステムを構築した。

主なポイント:

Monadのセキュリティチームは、スマートコントラクトの脆弱性を探索・検証するAIツール「Bugfinder」を構築した。

攻撃的なスキャンと独立した検証を分離することで、自動化ツールを悩ませてきた誤検知を削減している。

メインネット稼働から6か月以内に、MonadのTVL（ロック総額）は4億ドルを突破した。

Monad Bugfinder が脆弱性を標的に

Monadのファウンデーション・セキュリティチームは、ネットワークの実行クライアントとコンセンサスクライアントにおける脆弱性を探索するため、約1か月かけて構築したAI支援の社内システム「Bugfinder」を導入した。

このツールは、コードをレビューするチャットボットというよりも、自動化されたリサーチパイプラインとして機能する。

まず大量の潜在的な悪用可能性の候補を生成し、その後、検証ステージを通じて誤検知をふるい落とし、最終的に確認済みのバグと最終レポートへと絞り込んでいく。

MonadのセキュリティエンジニアであるAntonio Viggianoは、確認された1件あたりの問題にかかるコストはAPIクレジットでおよそ100ドルだと述べた。彼は、探索フェーズと検証フェーズを分離することの価値を強調し、これによりエージェントが攻撃的にスキャンしつつ、その不具合が実際に悪用可能かどうかを独立して確認できるようになると説明した。

共同創業者のKeone Honは、X上でこの取り組みを称賛し、チームがネットワークをどのように防御しているかを示す洞察に富んだ事例だと述べた。

Viggiano が誤検知問題に警鐘

このアプローチは、ディフェンダーが攻撃者の保有するAIツールに追いつこうとする、ブロックチェーンセキュリティ全体の大きな転換を反映している。

チームが引用した独立研究によれば、2025年に発生するブロックチェーンのエクスプロイトの半数以上は、現行のAIエージェントだけで自律的に実行可能だった可能性があるという。

先端モデルの性能は急速に向上している。チームは、重要なソフトウェアエンジニアリングベンチマークにおけるスコアが、2024年末には課題の約3分の1の解決にとどまっていたのに対し、2026年初頭にはおよそ80%まで改善したと指摘した。

この向上が重要なのは、誤検知が依然として自動化されたセキュリティツールの中核的な弱点となっているからであり、Viggianoの設計はスキャン工程と独立検証を切り分けることで、誤検知を無力化しようとしている。

Monad のTVL、4億ドル超に

こうしたセキュリティ強化は、エコシステムが急速に成長しているタイミングで進められている。Monadは2025年11月にメインネットをローンチし、その後、最も急速に勢いを増しているレイヤー1ネットワークの一つとなった。

ロック総額（TVL）は最近4億ドルを突破し、数週間前の約3億5500万ドルから増加した。このチェーンは1秒あたり最大1万件のトランザクション処理能力をうたっており、すでに1億件をはるかに超えるトランザクションを処理している。

一方で懐疑的な見方もあり、その資本規模と、1日あたり3000ドル未満にとどまる薄い手数料収益とのギャップが指摘されている。これにより、トークンインセンティブが主に数字を押し上げているのではないか、実需に基づく利用がどれほどあるのかという疑問が生じている。

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