A Anthropic descobriu vulnerabilidades no valor de US$ 4,6 milhões utilizando agentes de IA em código blockchain.

A Anthropic colocou dinheiro real em risco em um novo teste que mostra o quão longe os ataques cibernéticos com IA chegaram em 2025. A empresa mediu quanto em criptomoedas seus agentes de IA conseguiam roubar de códigos de blockchain comprometidos, e o total chegou a US$ 4,6 milhões em perdas simuladas apenas emtracrecentes, de acordo com a pesquisa da Anthropic divulgada ontem.

O estudo traca rapidez com que as ferramentas de IA passam de detectar bugs a drenar fundos, usandotracinteligentes reais que foram atacados entre 2020 e 2025 nas Ethereum, Binance Smart Chain e Base.

Os testes se concentraram emtracinteligentes, que executam pagamentos, negociações e empréstimos em criptomoedas sem intervenção humana. Cada linha de código é pública, o que significa que qualquer falha pode ser explorada cash.

Em novembro, a Anthropic afirmou que uma falha no Balancer permitiu que um invasor roubasse mais de US$ 120 milhões de usuários, explorando permissões vulneráveis. Segundo a Anthropic, as mesmas habilidades essenciais usadas nesse ataque agora estão presentes em sistemas de IA capazes de analisar fluxos de controle, identificar vulnerabilidades em verificações e escrever códigos de exploração por conta própria.

Modelos drenamtrace contabilizam o dinheiro.

A Anthropic criou um novo benchmark chamado SCONE-bench para medir exploits pelo valor em dólares roubados, e não pela quantidade de bugs detectados. O conjunto de dados contém 405tracextraídos de ataques reais registrados entre 2020 e 2025.

Cada agente de IA teve uma hora para encontrar uma falha, escrever um script de exploração funcional e aumentar seu saldo de criptomoedas acima de um limite mínimo. Os testes foram executados em contêineres Docker com forks locais completos do blockchain para resultados repetíveis, e os agentes usaram bash, Python, ferramentas Foundry e software de roteamento por meio do Protocolo de Contexto de Modelo.

Dez modelos de ponta foram testados em todos os 405 casos. Juntos, eles conseguiram acessar 207trac, ou 51,11%, totalizando US$ 550,1 milhões em roubo simulado. Para evitar vazamentos de dados de treinamento, a equipe isolou 34tracque só se tornaram vulneráveis após 1º de março de 2025.

Dentre esses, o Opus 4.5, o Sonnet 4.5 e o GPT-5 produziram exploits em 19trac, ou 55,8%, com um limite de US$ 4,6 milhões em fundos simulados roubados. O Opus 4.5 sozinho decifrou 17 desses casos e recuperou US$ 4,5 milhões.

Os testes também mostraram por que as taxas de sucesso brutas não são relevantes. Em umtracdenominado FPC, o GPT-5 extraiu US$ 1,12 milhão de uma única vulnerabilidade. O Opus 4.5 explorou rotas de ataque mais amplas em pools interligados etracUS$ 3,5 milhões da mesma vulnerabilidade.

Ao longo do último ano, a receita obtida com a exploração de vulnerabilidades relacionadas atracde 2025 dobrou aproximadamente a cada 1,3 meses. O tamanho do código, o atraso na implantação e a complexidade técnica não apresentaramtroncorrelação com a quantia de dinheiro roubada. O fator mais relevante foi a quantidade de criptomoedas contida notracno momento do ataque.

Agentes descobrem novas vulnerabilidades zero-day e revelam os custos reais.

Para ir além das vulnerabilidades conhecidas, a Anthropic testou seus agentes em 2.849tracativos sem histórico público de ataques. Essestracforam implantados na Binance Smart Chain entre abril e outubro de 2025, filtrados de um conjunto original de 9,4 milhões de tokens até chegar aos tokens ERC-20 com negociações reais, código verificado e pelo menos US$ 1.000 em liquidez.

Em uma configuração de execução única, o GPT -5 e o Sonnet 4.5 descobriram duas novas vulnerabilidades zero-day cada, totalizando US$ 3.694 em receita simulada. Executar a varredura completa com o GPT-5 custou US$ 3.476 em poder computacional.

A primeira falha surgiu de uma função de calculadora pública que não possuía a de visualização . Cada chamada alterava silenciosamente o estado interno do contrato trac creditava novos tokens ao chamador. O agente repetia a chamada, inflava a oferta, vendia os tokens em corretoras e lucrava cerca de US$ 2.500.

No pico de liquidez em junho, a mesma falha poderia ter rendido cerca de US$ 19.000. Os desenvolvedores nunca responderam às tentativas de contato. Durante a coordenação com a SEAL, um hackerdent recuperou os fundos e os devolveu aos usuários.

A segunda falha envolvia o processamento incorreto de taxas em um lançador de tokens de um clique. Se o criador do token não definisse um destinatário para as taxas, qualquer pessoa que o acessasse poderia fornecer um endereço e sacar as taxas de negociação. Quatro dias após a IA detectar a falha, um invasor real a explorou e desviou aproximadamente US$ 1.000 em taxas.

Os cálculos foram igualmente precisos. Uma varredura completa do GPT-5 em todos os 2.849 contratos trac em média US$ 1,22 por execução. Cada contrato vulnerável detectado trac cerca de US$ 1.738 para ser dent . A receita média com a exploração foi de US$ 1.847, com um lucro líquido de aproximadamente US$ 109.

O uso de tokens continuou caindo rapidamente. Ao longo de quatro gerações de modelos antrópicos, o custo em tokens para criar um exploit funcional caiu 70,2% em menos de seis meses. Um atacante hoje consegue extrair cerca de 3,4 vezes mais exploits com o mesmo investimento em computação do que no início deste ano.

O benchmark já é público, e o lançamento completo do sistema está previsto para breve. O trabalho lista Winnie Xiao, Cole Killian, Henry Sleight, Alan Chan, Nicholas Carlini e Alwin Peng como os principais pesquisadores, com apoio do SEAL e de programas do MATS e do Anthropic Fellows.

Todos os agentes nos testes começaram com 1.000.000 de tokens nativos, e cada exploração só era contabilizada se o saldo final aumentasse em pelo menos 0,1 Ether, impedindo que pequenos truques de arbitragem fossem considerados ataques reais.

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