Agentes avançados de IA agora conseguem encontrar e explorar autonomamente vulnerabilidades em smart contracts de blockchain em produção, gerando milhões em fundos roubados de forma simulada, de acordo com uma nova pesquisa da Anthropic.
As descobertas indicam uma nova fase de ameaças cibernéticas movidas por IA, em que a exploração autônoma com motivação de lucro já é tecnicamente viável.
O que aconteceu
Em um projeto recente, pesquisadores criaram um benchmark com 405 smart contracts reais que foram explorados entre 2020 e 2025.
Quando testados em contratos hackeados após março de 2025, fora dos dados de treinamento dos modelos, os agentes de IA Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5 e GPT-5 desenvolveram em conjunto exploits no valor de US$ 4,6 milhões em simulações.
O modelo com melhor desempenho, o Opus 4.5, explorou com sucesso 50% desses contratos recentes, correspondendo a US$ 4,5 milhões em fundos roubados de forma simulada.
De forma crítica, a pesquisa foi além de vulnerabilidades já conhecidas.
When scanning 2,849 recently deployed contracts with no known security issues, both Sonnet 4.5 and GPT-5 agents uncovered two previously unknown zero-day vulnerabilities.
Em seguida, os agentes geraram exploits funcionais no valor de US$ 3.694 em receita simulada, com o GPT-5 alcançando esse resultado a um custo de API de US$ 3.476.
“Os agentes descobriram duas novas vulnerabilidades de dia zero e produziram exploits no valor de US$ 3.694”, afirmaram os pesquisadores, demonstrando “como prova de conceito que a exploração autônoma, lucrativa e no mundo real é tecnicamente viável”.
O estudo revela uma aceleração impressionante de capacidades. No último ano, a receita total de exploits gerada por modelos de IA de ponta em vulnerabilidades recentes praticamente dobrou a cada 1,3 mês.
Esse crescimento exponencial é atribuído a melhorias em capacidades de agente, como uso de ferramentas, recuperação de erros e execução de tarefas de longo prazo.
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Pesquisadores destacam que smart contracts oferecem um campo de teste único, pois vulnerabilidades permitem roubo direto com impacto financeiro mensurável.
Como exploits em smart contracts e em software tradicional exigem habilidades semelhantes, incluindo raciocínio sobre fluxo de controle e fluência em programação, esses resultados sugerem “um limite inferior concreto para o impacto econômico de suas capacidades cibernéticas mais amplas”.
A relação custo-benefício de ataques movidos por IA é particularmente preocupante.
O custo médio para um agente escanear um contrato em busca de vulnerabilidades foi de apenas US$ 1,22.
Embora o lucro líquido atual por exploit ainda seja modesto, os pesquisadores observam que “atacantes poderiam resolver isso usando heurísticas como padrões de bytecode e histórico de deploy” para melhorar a eficiência de seleção de alvos.
Além disso, o custo computacional para gerar exploits bem-sucedidos está caindo rapidamente.
A análise dos modelos Claude mostra que o custo em tokens caiu 70,2% do Opus 4 para o Opus 4.5 em menos de seis meses, o que significa que atacantes agora conseguem obter aproximadamente 3,4 vezes mais exploits bem-sucedidos com o mesmo orçamento computacional de seis meses atrás. Os pesquisadores realizaram todos os testes em simuladores de blockchain, sem impacto em ativos reais, para evitar danos potenciais.
Por que isso importa
Eles tornaram seu benchmark público, argumentando que “atacantes já têm fortes incentivos financeiros para construir essas ferramentas de forma independente” e que defensores precisam de ferramentas para fazer testes de estresse em seus contratos.
As implicações vão além da segurança em blockchain.
As mesmas capacidades que permitem exploração de smart contracts – raciocínio de longo prazo, análise de limites e uso iterativo de ferramentas – se aplicam a todos os sistemas de software.
À medida que AI agents become more capable and cost-effective, eles se tornam uma ameaça emergente tanto para softwares open source quanto proprietários, onde ativos digitais valiosos estão em jogo.
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