Monad (MON) 构建了一套内部 AI 系统，用于搜寻和验证智能合约漏洞，单个确认漏洞的成本大约为 100 美元，而其锁仓资金已突破 4 亿美元。
关键要点：
- Monad 的安全团队构建了一款名为 Bugfinder 的 AI 工具，用于搜寻和验证智能合约漏洞。
- 系统将激进扫描与独立验证分离，大幅减少长期困扰自动化工具的误报。
- 发布时间点恰逢 Monad 主网上线六个月之内，锁仓总价值（TVL）突破 4 亿美元。
Monad Bugfinder 锁定安全漏洞
Monad 基金会安全团队已部署了一套名为 Bugfinder 的内部 AI 辅助系统，用大约一个月时间搭建完成，用于在网络的执行客户端和共识客户端中搜寻安全漏洞。
该工具与其说是像聊天机器人那样审查代码，不如说更像一条自动化安全研究流水线。
它会生成大量潜在利用线索，再通过多轮验证阶段筛除误报，最终收敛为确认漏洞及最终报告。
Monad 安全工程师 Antonio Viggiano 表示，每个确认问题大约花费 100 美元的 API 额度。他强调，将“发现”和“验证”拆开具有重要价值：这让智能体可以在扫描阶段尽可能激进，再由独立流程确认某个缺陷是否真正可被利用。
联合创始人 Keone Hon 在 X 上称赞了这项工作，称其为团队如何保障网络安全的一次深度展示。
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Viggiano 指出误报问题
这种方法反映了区块链安全领域正在发生的更广泛转变：防守方正努力追上攻击者如今所掌握的 AI 工具。
团队引用的独立研究显示，2025 年超过一半的区块链攻击本可以由当前的 AI 智能体自主完成。
前沿模型能力显著提升。团队指出，在一项关键软件工程基准测试中，模型解决问题的比例已经从 2024 年底的大约三分之一跃升至 2026 年初的约 80%。
这一提升至关重要，因为误报仍是自动化安全工具的核心弱点，而 Viggiano 的设计试图通过将扫描步骤与独立验证分离来化解这一问题。
Monad TVL 突破 4 亿美元
安全投入恰逢生态高速增长阶段。Monad 于 2025 年 11 月上线主网，此后迅速成为成长最快的一批 Layer 1 网络之一。
其锁仓总价值最近已突破4 亿美元，高于数周前的约 3.55 亿美元。该链声称吞吐量最高可达每秒 10,000 笔交易，累计处理的交易数量已远超 1 亿笔。
质疑者指出，当前锁仓资金规模与网络较为薄弱的手续费收入之间存在反差：日均手续费收入不足 3,000 美元，这引发了一个疑问——究竟是代币激励驱动了这些数字，还是源于真正的有机使用。
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