Ethereum Foundation ใช้ AI ไล่บั๊กในซอฟต์แวร์ เผยช่องโหว่ทำให้ Validator หลุดออฟไลน์ได้

นักพัฒนาของ Ethereum Foundation ปล่อยเอเจนต์ AI ให้ช่วยตรวจหาช่องโหว่ในซอฟต์แวร์ที่เครือข่าย Ethereum ใช้งาน โดยเป็นส่วนหนึ่งของความพยายามยกระดับความปลอดภัยของบล็อกเชนที่มีมูลค่า Total Value Locked สูงสุด แม้ AI จะช่วยเจอบั๊กได้จริง แต่ทีมยังย้ำว่าต้องอาศัยการตัดสินใจของมนุษย์อย่างละเอียดเพื่อแยก "บั๊กจริง" ออกจาก "ผลลวง" พร้อมเผยบันทึกภาคสนามจากทีม Protocol Security เพื่อเป็นแนวทางให้ระบบนิเวศนำไปใช้กับเวิร์กโฟลว์ AI ของตนเอง Ethereum ทำงานผ่านโหนดจำนวนหลายพันเครื่อง ซึ่งเป็นคอมพิวเตอร์ทั่วไปที่รันซอฟต์แวร์เครือข่าย เก็บสำเนาบล็อกเชน และส่งต่อข้อความให้โหนดใกล้เคียง ส่วน Validator คือโหนดที่นำ ether ไปสเตกและโหวตความถูกต้องของบล็อก ซึ่งจะทำงานได้ก็ต่อเมื่อข้อความถูกส่งถึงอย่างต่อเนื่อง ช่องโหว่ที่ทีมพบอยู่ใน gossipsub โดยข้อบกพร่องดังกล่าวเปิดทางให้ระบบจากระยะไกลกระตุ้นให้โหนดแครชได้ เมื่อซอฟต์แวร์เจอการคำนวณที่เป็นไปไม่ได้ก็จะหยุดทำงานและปิดตัวเอง ส่งผลให้ Validator หลุดออฟไลน์จนกว่าผู้ดูแลจะรีสตาร์ต โครงการแก้ไขและเปิดเผยช่องโหว่อย่างรวดเร็วภายใต้รหัส 'CVE202634219' พร้อมให้เครดิตทีมผู้ค้นพบ ประเด็นที่ Foundation กังวลมากกว่าคือการคัดแยกระหว่างบั๊กจริงกับเคสที่เอเจนต์ AI รายงานอย่างมั่นใจทั้งที่ไม่ใช่บั๊กจริง Nikos Baxevanis ผู้เขียนโพสต์ระบุว่า สิ่งที่คาดไม่ถึงคือใช้แรงน้อยมากในการ "หา" บั๊ก แต่ใช้แรงมากในการ "แยกแยะ" ว่าอันไหนจริงและอันไหนเหมือนจริง ความยากเริ่มจากลักษณะผลลัพธ์ที่เอเจนต์ส่งกลับมา เครื่องมือมาตรฐานอย่าง fuzzer ซึ่งโยนข้อมูลผิดรูปแบบใส่ซอฟต์แวร์จนเกิดความเสียหาย มักคืนค่าเป็นเหตุการณ์แครชและจุดที่เกิด ทำให้วิศวกรยืนยันได้ภายในไม่กี่นาที แต่เอเจนต์ AI จะส่งกลับมาเป็น "เรื่องเล่า" ที่ประกอบด้วยเส้นทางการเข้าถึงข้อบกพร่อง เหตุผลว่าทำไมจึงสำคัญ ข้อเสนอระดับความรุนแรง และโค้ดตัวอย่างที่อ้างว่าใช้โจมตีได้ ทั้งหมดถูกเขียนเป็นร้อยแก้วลื่นไหล ทำให้อ่านไม่ออกว่าเป็นบั๊กจริงหรือแต่งขึ้น Foundation ระบุว่ามีผลลวงเกิดซ้ำ 3 รูปแบบ แบบแรกคือแครชที่เกิดได้เฉพาะในรุ่นทดสอบ เพราะคอมไพเลอร์เปิด safety checks ที่ซอฟต์แวร์ที่ปล่อยใช้งานจริงไม่มี จึงไม่กระทบผู้ใช้จริง แบบที่สองคือการโจมตีที่ทำได้ก็ต่อเมื่อมีคนใส่ค่าที่อันตรายเข้าไปในโปรแกรมด้วยมือ เนื่องจากทุกช่องทางที่คนนอกใช้ส่งค่านั้นเข้ามาจะถูกปฏิเสธก่อน แบบที่สามมาจาก formal verification หรือการพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์ว่าโค้ดทำงานถูกต้อง ซึ่งบางครั้งบทพิสูจน์ผ่านด้วยการยืนยันสิ่งที่จริงแบบผิวเผินและไม่ได้บอกอะไรเกี่ยวกับพฤติกรรมของซอฟต์แวร์ ทั้งสามแบบเป็นการทดสอบที่แทบไม่ได้ทดสอบอะไร และเอเจนต์สามารถเขียนรายงานที่ "ว่างเปล่า" ได้รวดเร็วและน่าเชื่อพอ ๆ กับรายงานที่ถูกต้อง อีกข้อจำกัดคือเอเจนต์มักเก่งกับการให้เหตุผลในเหตุการณ์จุดเดียว แต่ยังอ่อนกับบั๊กที่เกิดจาก "ลำดับขั้นตอน" ซึ่งแต่ละขั้นดูถูกต้อง แต่การเรียงลำดับนำไปสู่ผลร้าย นี่เป็นลักษณะของเอ็กซ์พลอยต์จำนวนมากที่ทำให้โปรโตคอลคริปโตสูญเงินในปีนี้ โดยผู้โจมตีใช้เครื่องมือทางเทคนิคที่ดูปกติทีละชิ้น แต่ซ่อนการขโมยไว้ในลำดับของหลายขั้นตอนที่คุ้นเคย กรณีโจมตีล่าสุดก็เข้ากรอบนี้ เช่น เหตุการณ์ Edel Finance ต้นเดือนที่เลี่ยงการอ้างอิงราคาจาก Chainlink ที่ถูกต้องผ่านเลเยอร์การ wrap ที่อยู่ด้านบน และเคสโจมตี governance ของ BONK ที่การซื้อโทเคน การโหวต และการ execute ข้อเสนอที่ผ่าน เป็นทรานแซกชันธรรมดาทั้งหมดเมื่อมองแยกกัน แนวทางของ Foundation คือให้เอเจนต์ช่วยเสนอว่าลำดับใดควรถูกทดสอบ แล้วดำเนินการทดสอบจริงต่อไป โดยไม่ยึดรายงานของ AI เป็นข้อสรุปสุดท้าย