AI maakt smart contracts tegelijk veiliger en gevaarlijker
Een AI-agent hoeft geen genie te zijn om schade te doen. Eén bruikbare fout in een smart contract kan genoeg zijn.
Dat is de ongemakkelijke les uit EVMbench, de benchmark van OpenAI en Paradigm. AI kan audits goedkoper maken, maar ook de eerste serieuze aanvalspoging.
EVMbench test de hele aanvalsketen
Veel codebenchmarks meten losse programmeertaken. EVMbench kijkt naar de volledige securitycyclus rond smart contracts.
De benchmark test drie dingen:
- Detect: vindt de agent ernstige kwetsbaarheden in een repository?
- Patch: kan de agent de fout repareren zonder normale werking te breken?
- Exploit: kan de agent de aanval zelf uitvoeren op een lokale chain?
Die laatste stap maakt EVMbench scherp. De agent krijgt een gefinancierde wallet, een uitgerold contract en een geïsoleerde testketen.
Daarna moet hij analyseren, hulpcontracten bouwen en transacties uitvoeren. Niet op een publieke blockchain, maar in een lokale Anvil-omgeving.
Dat onderscheid telt. EVMbench bewijst niet dat AI vandaag elk live protocol kan leegtrekken. Het laat wel zien dat modellen steeds beter worden in de stappen die aanvallers nodig hebben.
Exploiteren blijkt makkelijker dan volledig auditen
OpenAI schrijft dat GPT-5.3-Codex in exploitmodus 71,0% scoorde. Dat is veel hoger dan eerdere modellen in dezelfde opzet.
De detectie- en patchscores blijven lager. OpenAI noemt zelf dat agents bij detectie soms stoppen nadat zij één probleem vinden, in plaats van de hele codebase uit te kammen.
Dat is precies de pijnlijke asymmetrie in security. Een verdediger moet bijna alles vinden. Een aanvaller hoeft maar één werkende route te hebben.
Voor DeFi-protocollen is dat geen theoretisch punt. Veel contracts bevatten ingewikkelde prijslogica, liquiditeitspools, rollen, oracles en upgradepaden.
Daar hoeft maar één combinatie verkeerd te staan.
AI maakt verdediging schaalbaar. Maar aanvalspogingen worden ook schaalbaar.
De eerste aanval wordt goedkoper
Een klassieke smart-contractaanval vraagt veel kennis. Solidity lezen. EVM-gedrag begrijpen. Interacties simuleren. Calldata bouwen. Transacties exact uitvoeren.
AI-agents kunnen die stappen deels samenbrengen.
Ze hoeven geen compleet nieuwe aanvalsvorm te bedenken. Vaak is het genoeg om bekende patronen snel te herkennen en de juiste tooling eraan te koppelen.
Dat verlaagt de drempel.
Kleine protocollen waren vroeger soms te oninteressant voor handmatig onderzoek. Met goedkope AI-scans verandert die rekensom. Meer contracten kunnen vaker en automatisch worden doorgelicht.
Ook door mensen met minder specialistische kennis.
Hints maken het gevaar groter
Een van de belangrijkste punten uit EVMbench zit bij aanwijzingen. Wanneer een agent extra hints krijgt over de plek of aard van een fout, stijgen de prestaties sterk.
Dat zegt iets over de echte aanvalswereld.
Een aanvaller hoeft niet één model alles te laten doen. Hij kan systemen stapelen. Een scanner markeert verdachte functies. Een model onderzoekt het mechanisme. Een code-agent bouwt een proof-of-concept. Een uitvoeringsagent test transacties.
EVMbench test individuele agents. In de praktijk kunnen aanvallen als keten worden ingericht.
Dat is een redelijke gevolgtrekking uit de benchmark, geen direct gemeten eindresultaat. Maar het past bij de richting van de technologie.
Discovery wordt uitbesteed. Exploitatie wordt versneld.
Eén jaarlijkse audit is te dun
De oude route was overzichtelijk. Audit vóór lancering. Bugbounty daarna. Klaar voor marketing.
Die aanpak wordt zwakker wanneer contracten continu goedkoop kunnen worden gescand.
Een auditrapport is een foto. Een protocol leeft daarna door.
Er komen upgrades, nieuwe rollen, nieuwe koppelingen en nieuwe marktcondities. Precies daar ontstaan gaten.
Sterkere projecten gaan security daarom vaker behandelen als doorlopend werk:
- AI-scans bij iedere codewijziging;
- menselijke review voor gevoelige functies;
- monitoring van afwijkende transacties.
Meer is nodig, maar deze drie horen minimaal in de basis.
Ook schadebeperking wordt belangrijker. Denk aan limieten, vertragingen bij upgrades, gescheiden rollen en pauzeknoppen voor noodsituaties.
Niet omdat pauzeknoppen mooi zijn. Maar omdat een fout zonder rem veel sneller duur wordt.
AI vervangt auditors niet
De detectiescores blijven ver van volledige dekking. Agents missen subtiele interacties, stoppen te vroeg en kunnen patches maken die elders iets breken.
Een onafhankelijke heranalyse van EVMbench waarschuwt ook voor beperkingen. De onderzoekers wijzen onder meer op mogelijke trainingsvervuiling door oude auditdata en op wisselende resultaten tussen agentopzetten.
Hun conclusie is nuchter: agents vinden bekende patronen beter, maar vervangen menselijk oordeel niet.
Dat is de juiste lijn.
AI is een hefboom voor auditors. Geen vrijbrief om blind op een automatisch rapport te vertrouwen.
Wanneer veel protocollen dezelfde modellen gebruiken, delen ze mogelijk ook dezelfde blinde vlekken.
Securitymarkt wordt harder
Goedkopere audits klinken positief. Voor eenvoudige checks is dat ook zo.
Maar de waarde verschuift.
Patroonherkenning wordt goedkoper. Protocolontwerp, economische aanvalssimulaties, formele verificatie, incidentrespons en onafhankelijke beoordeling worden belangrijker.
Voor securitybedrijven betekent dat minder ruimte voor standaardrapporten. Meetbare bescherming wordt belangrijker dan dikke pdf’s.
Hoe vaak is de code getest? Welke invarianten worden bewaakt? Hoe snel kan verdachte activiteit worden gestopt? Welke bevoegdheden heeft een contract eigenlijk?
Dat zijn betere vragen dan alleen: welk auditlogo staat op de website?
Europa kijkt naar weerbaarheid
Ook toezichthouders schuiven die kant op. DORA geldt sinds 17 januari 2025 voor financiële partijen binnen de reikwijdte en draait om ICT-risicobeheer, incidenten, testen en derde partijen.
ESMA startte op 8 juli 2026 een gezamenlijke toezichtactie naar digitale weerbaarheid bij crypto-asset service providers met custodydiensten. De toezichthouder noemt onder meer sleutelbeheer, transactiecontroles, incidentdetectie, smart-contractrisico’s en afhankelijkheid van derde partijen.
Voor Nederlandse en Belgische cryptobedrijven is dit geen bijzaak. Wie AI gebruikt voor security, moet kunnen uitleggen wat er is getest, wat is gevonden en wat daarna is gedaan.
Een AI-auditor neemt de verantwoordelijkheid niet over.
Wat beleggers moeten vragen
Voor gebruikers en beleggers verandert de risicoanalyse.
De naam van een auditpartij zegt minder dan vroeger. Belangrijker is wat er ná die audit is gebeurd.
Zijn er upgrades geweest? Is de code opnieuw getest? Staat er veel waarde onder één adminrol? Is er monitoring? Kan het protocol snel ingrijpen als een aanval begint?
Bij exchanges, wallets en DeFi-apps wordt die operationele kant steeds belangrijker.
AI maakt aanvallen niet magisch. Het maakt proberen goedkoper.
Daar ligt de echte verschuiving. Protocollen die ervan uitgaan dat fouten uiteindelijk worden gevonden, bouwen limieten in. Protocollen die vertrouwen op één audit en goede hoop, geven AI precies het speelveld dat aanvallers willen.
Stop met te veel betalen voor je crypto. Bij de Amsterdamse exchange Finst handel je tegen de laagste tarieven van Nederland, zonder verborgen kosten.
👀 Bekijk Finst nu ›Let op: Beleggen in crypto brengt risico’s met zich mee. Handel alleen met geld dat u kunt missen.
Ga verder met lezen
Dit vind je misschien ook leuk
Laat mensen jouw mening weten
Lees ook
Populair Nieuws
Loading
