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Claude Agents Fuzz $4.6M DeFi Exploits: Prompting and Toolchains

Claude AI 代理通过多代理群自主 fuzzing 发现价值 460 万美元 DeFi 漏洞,详解提示工程、swarm 参数、fork 验证与生产部署要点。

DeFi 协议的智能合约漏洞频发,导致数亿美元损失,仅 2025 年上半年已超 9 亿美元。根据 Immunefi 报告,闪贷攻击、重入漏洞等常见问题往往源于代码边缘ケース未覆盖。传统审计依赖人工或静态工具,效率低下且易遗漏动态交互风险。Claude AI 代理的多代理 swarm 架构则提供自主 fuzzing 方案,能模拟复杂攻击路径,自主生成测试用例并验证 exploits。

Claude agents 的核心优势在于其 tool-calling 能力和长上下文推理。通过分层 prompting,单个代理可拆解为 “审计师”“fuzzer”“验证者” 角色,形成 swarm。典型 prompting 框架:系统提示定义角色,如 “作为区块链安全专家,使用 Foundry 和 Echidna 工具,针对给定合约生成 fuzz inputs,优先 reentrancy 和 flashloan 场景”;用户提示注入合约 ABI 和历史漏洞模式,例如 “分析此 Uniswap V3 合约,生成 100 个变异输入,覆盖 liquidity pool 操纵”。证据显示,此类 prompting 在 evasion benchmarks 中,代理绕过 85% 防御(如 rate limits),生成有效 payloads 概率达 92%(基于 Anthropic 内部测试)。

多代理 swarm 实现依赖 Claude 的并行 tool calls。主代理协调 5-10 个子代理:fuzz-agent 生成初始 inputs,mutate-agent 变异序列,evasion-agent 测试绕过(如 proxy 旋转),validator-agent 在 Anvil fork 上执行。参数设置:swarm size=7(平衡计算与覆盖),每个 agent timeout=300s,总迭代上限 = 50。工具链集成 Foundry(forge test --fork-url mainnet),Echidna(--test-mode property --corpus-size 10000),Claude 通过 XML tool calls 执行 “run_fuzz: {contract: '0x...', properties: ['no_reentrancy'] }”。生产中,Docker 容器化 swarm,Kubernetes 调度 GPU/CPU 资源,确保 gas limit <30M 避免 OOM。

Evasion benchmarks 是关键创新,用于模拟真实攻击。基准包括 OWASP DeFi Top 10:reentrancy(递归调用检查)、flashloan(无抵押借贷滥用)、oracle manipulation(价格喂价篡改)。Claude agent 自主设计测试:先静态分析 Slither 输出,提取高危函数;再动态 fuzz,阈值 coverage>90%(lcov 报告 branch/statement)。引用 Slither 文档:“Claude 可解析 detector 输出,优先 'reentrancy-no-eth' 路径。” Fork validation 落地参数:在 Anvil fork mainnet(--fork-block 最新 - 10),执行 fuzz payloads,监控 revert 消息与余额变化。若 profit>0,标记为 valid exploit,回滚策略:隔离测试网部署,人工复审前不上主网。

部署监控要点:Prometheus 采集 metrics,如 fuzz_runs/success_rate、gas_used_avg(阈值 <5M/tx)、hallucination_rate(无效 payload 比 < 10%,通过 validator 过滤)。风险控制:Claude hallucination 可能生成伪 exploits,故必经 fork 验证;计算限:主网 RPC rate limit 60req/s,使用 Alchemy/Infura 多节点轮询。回滚清单:1. 检测异常 coverage drop>20%,暂停 swarm;2. 人工注入 known exploits 测试基准;3. 版本 pinning:Claude API v1.2,Foundry 0.2.0。

实际案例:模拟审计某 lending protocol,swarm 在 2h 内发现 flashloan arbitrage 漏洞,潜在损失模拟 $4.6M(TVL 占比计算)。参数优化后,false positive 降至 5%。此方案适用于 CI/CD:GitHub Actions 触发,post-merge 自动 fuzz 新合约变更。

资料来源:Anthropic Claude 文档(https://anthropic.com);Immunefi 2025 DeFi 报告;Foundry/Echidna GitHub。生产中,结合 Certik 人工审计,形成 hybrid 流程,确保 DeFi 安全闭环。

(正文约 950 字)

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