大門安全課 03｜Gate & GoPlus：AI 時代如何用工具守住安全

安全是動態的，而不是靜態的。加密行業被代碼攻克的項目裡，有不少都是經過大公司審計的。當然，這並不是意味著審計沒用，而是審計能回答的問題比大多數人以為的要小。

合約在升級，權限在變更，依賴的預言機和跨鏈橋在變，新的攻擊手法每週都在出現，而那份報告還停在交付的那一天。AI 把這個矛盾放大了。攻擊者現在可以幾分鐘掃完一個合約，批量重查那些多年前部署、早已無人維護的舊代碼；防守方如果還停留在上線前找一次審計，差距只會越拉越大。

這是 Gate 特別策劃《大門安全課》的第三期。我們邀請 Web3 安全服務商 GoPlus Security 與 Gate 安全團隊，從安全服務商和交易平台兩個視角，聊一聊 AI 時代加密安全的新變化：為什麼審計過的項目還會出事，攻防兩端誰跑得更快，以及普通用戶可以怎樣借助工具，在簽名之前把風險規避掉。

嘉賓簡介

GoPlus 合夥人 Adam：Adam 是 GoPlus 合夥人、安全研究院負責人。

GoPlus Security 正在構建 Web3 和 AI 的首個去中心化安全層，通過利用區塊鏈和前沿的人工智能安全解決方案，為用戶提供智能、高效和去中心化的安全產品與服務。自 2022 年以來，GoPlus 實現了指數級增長，日 API 調用量達到 3000 萬次，為用戶防止了近千億美元的潛在損失。

Gate 安全團隊：Gate 安全部門負責平台賬戶、交易與資產安全體系的建設，同時也長期處理用戶的異常賬戶申訴與協查請求。

Gate 成立於 2013 年，是行業內首家推出 100% 儲備金證明的交易平台，目前服務全球超過 6000 萬用戶。安全對我們而言不是一個附加功能，而是這門生意能否成立的前提。我們希望通過《大門安全課》，把這些真實風險背後的共同機制講清楚。

Q1. 為什麼很多項目通過了審計之後仍然被盜、仍然出現權限濫用？

GoPlus 合夥人 Adam：「一次審計」不等於「一直安全」，傳統合約審計服務如今存在四個結構性失效：

1）快照式檢查。審計本質上是審計工程師在某個時間點的半人工檢查，效果依賴工具質量、個人水平、工作狀態。但合約代碼會升級、管理權限會變更、參數配置會調整，一次性審計報告交付的那一刻起，它就在「過期」。

2）無法預判未來。新漏洞類型、新攻擊手法層出不窮，歷史審計覆蓋不了未來風險。

3）外部依賴失控。項目普遍依賴預言機、跨鏈橋、第三方協議，這些依賴項的風險變化不在傳統審計範圍內。

4）舊合約集中暴雷。數年前部署、當年「審計過」的合約，正被 AI 批量重新挖出漏洞，例如 Balancer、Yearn 這類正式上線數年都沒被發現的深層漏洞。

至於權限濫用，它更多發生在運營階段而非合約代碼本身，原因包括：Owner 權限過大（可隨意增發、拉黑名單、暫停交易）、管理員私鑰洩露、多簽管理不當、惡意提案和治理攻擊……這些都是運營階段容易出現的安全問題。審計報告裡即使標註了權限風險，之後誰來盯？操作是否安全、合理都無法解答。

合約審計後上線只是安全工作的起點，而非終點。項目需要的是覆蓋合約全生命週期的持續安全，而不是一份一次性的審計報告。

Gate 安全團隊：審計能告訴用戶代碼能做什麼，但告訴不了用戶項目方打算做什麼。這是我們在上幣審核中體會最深的一點。很多事故的根源在意圖。一個合約可以在技術上完全合規，所有者權限的設計也在正常範圍內，但項目方依然可以選擇在某個時點行使這些權限，比如修改交易規則、啟用黑名單、增發代幣。這些操作在代碼層面全都是合法的，審計報告不會把它們標成漏洞，因為它們本來就是設計的一部分。

所以技術審計之外必須有另一層約束。Gate 的做法是在上幣環節做嚴格的項目篩選和審核，同時與項目方簽署不作惡聲明，並對履約情況進行監督。這一層解決的正是審計解決不了的問題：代碼沒有漏洞，不代表這個團隊不會做出損害用戶利益的選擇。

至於「之後誰來盯」，上架對我們來說只是開始。Gate 會對已上架項目做定期安全審計，同時通過鏈上事件監控持續跟蹤合約狀態，用戶也可以隨時查詢某個合約當前的風險項。

面向用戶這一側，我們在 Gate AI 裡做了合約審計功能。用戶遇到陌生合約時，可以直接提交合約地址、源碼文件或 GitHub 鏈接，幾分鐘內拿到一份結構化的風險報告，覆蓋 57 種以上漏洞類型，重點標出所有者權限、黑名單機制、鑄造權限和轉賬稅這幾類最常被用來做局的設計。

做這個功能的出發點很簡單：審計報告通常是項目方的資產，用戶拿不到，也讀不懂。而當一個用戶站在簽名按鈕前面時，他真正需要知道的，是此刻這個合約的狀態。

Q2. AI 工具應用如此廣泛之後，網絡安全挑戰的嚴峻程度顯著提升。行業應該如何調整以應對這些 AI 驅動的威脅？有哪些是現在就該做的？

GoPlus 合夥人 Adam：首先要承認一個現實：攻防成本已經嚴重不對等。黑客利用 AI 高效挖掘漏洞的攻擊範式已然成型並快速蔓延，攻擊從「專家手工研究」變成了「自動化流水線」。防禦側如果還停留在「上線前找審計公司出一份報告」，或者發現了風險再找安全公司「亡羊補牢」，就像用弓箭對抗機關槍。用 AI 對抗 AI，才是唯一有效的路徑。

行業層面的調整方向，是從「一次性審計」或「出問題後找專家」升級為「全生命週期持續安全」。以 GoPlus DeepScan 的「合約安全三件套」為例，這是一個可落地的閉環：

上線前，Token 安全自查：幾分鐘快速自檢貔貅盤/蜜罐、惡意增發（Mint）、黑名單、異常交易稅、Owner 權限等後門風險；

上線時，AI 合約審計：AI 深度分析源碼、權限管理與業務邏輯，掃描語法層和業務邏輯層漏洞，交付結構化審計報告；

上線後，持續安全監控與定期體檢：實時跟蹤新增漏洞情報、攻擊事件與外部依賴（預言機、跨鏈橋、第三方協議）風險，AI 持續判斷項目是否受影響，常態化預警。定期對合約進行安全體檢，持續審計。

「現在就該做」的四件事：

1）存量舊合約立即複查。數年前部署的合約是當前最大的「雷區」，而 AI 審計把複查成本打到了極低，單次掃描幾分鐘到幾十分鐘，成本遠低於傳統人工審計，這是舊合約暴雷潮下的剛需。

2）已上線合約進入定期掃描節奏。每天或每週掃一次，利用 LLM 不斷升級的智能和安全知識庫（Security LLM Wiki）不斷更新的知識，確保在攻防對抗中不落下風。

3）傳統審計之外疊加 AI 審計。兩者不是替代關係而是互補，「多一層防護，多一層安心」。

4）交易所在上幣流程中嵌入工具化評審。在不改變原有上幣流程的前提下，用 Token 安全自查加 AI 合約審計提升評審效率，上幣後以持續監控作為常態化風控，降低「上所後出事」的概率。

另一個值得注意的信號：2026 年 2 月 OpenAI 推出 EVMbench，GoPlus 同期發布 DeepScan V1，並開源了 AI Auditing Benchmark。AI 審計已經從「概念」進入「行業標準建設」階段，越早接入的項目方，越早享受攻防不對稱被抹平的紅利。

Gate 安全團隊：AI 讓攻擊者的行動速度更快、攻擊規模更容易拓展。他們可以更快找到漏洞，以工業化規模開展釣魚攻擊，還能利用深度偽造讓社會工程更難被察覺。這對加密行業的衝擊尤其大，原因在於行業本身的結構：很大一部分業務，尤其是 DeFi，運作模式接近模塊化金融，各類平台由共享組件搭建而成，合約、軟件庫、錢包、價格預言機、跨鏈橋、連接服務商、網頁界面，以及用於推送更新的系統。

所以除了自己的合約安不安全，更要問的是依賴的每一個環節是否依然可靠。上游某一個組件出現故障，損失會沿著鏈條向下傳導。很多重大攻擊的問題出在比協議邏輯更早的環節：供應商、開發工具、軟件觸達用戶的方式，或者用戶批准轉賬的流程。AI 降低了發現這些薄弱環節並把它們串聯利用的成本，這類攻擊的門檻只會越來越低。

具體到可執行的層面，我們認為有三件事現在就該做。

1）明確依賴項。持續維護一份動態清單，記錄所依賴的合約、庫、錢包、供應商、雲賬戶、發布系統、前端、多簽錢包、管理員密鑰和驗證器，並且定期審查。這件事聽起來很基礎，但絕大多數團隊做不到，因為依賴是悄悄長出來的：一個臨時引入的庫、一個為了趕工期開的雲賬號、一個前同事留下的密鑰，它們從來沒有被正式記錄過，也就從來沒有被審查過。

2）限制單次故障可能造成的損害。任何個人、密鑰、筆記本電腦、雲登錄賬號或供應商，都不應該具備單獨讓整個系統癱瘓的能力。做法是把控制權分散到不同人員和系統之間，把變更提議權和執行權分離，同時設置操作限制、預留等待期，並明確緊急停止權限。這個原則在我們自己的資產架構上也是這樣落地的：冷熱錢包分離，絕大部分資產存儲在離線的多簽冷錢包中，熱錢包採用多簽加多方安全計算（MPC）機制。設計時我們默認的前提是：總有一天會出事，所以要保證出事時損失被限制在一個範圍內。

3）把網站和發布流程當成保險庫的一部分。用戶看到和點擊的內容本身就是金融基礎設施。生產構建應當可復現且經過簽名，網站、內容分發、域名設置以及軟件供應鏈的變更，都需要雙人審批、限時訪問和實時告警。Gate 在平台側部署了 Anycast 與 DNSSEC，並對所有數據傳輸採用加密傳輸層協議，就是為了保證用戶訪問到的確實是我們的服務器。這一條最容易被忽略，因為它看起來只是工程問題，但對用戶來說，一個被篡改的前端和一個有漏洞的合約，結果沒有區別。

安全韌性沒有一勞永逸的認證。AI 縮小了發現漏洞與利用漏洞之間的時間差，交易所、協議和基礎設施提供商都需要把共享組件納入防護範圍，並且在下一次級聯故障發生之前做好遏制演練。

Q3. 攻擊者也在用 AI 找漏洞。攻防兩端，現在是哪一邊受益更多？

GoPlus 合夥人 Adam：坦率地說，短期看目前攻擊方受益更多。原因有三：

1）AI 大幅降低了挖洞門檻，過去需要頂級安全研究員數週的工作，現在攻擊流水線幾分鐘就能跑完；

2）鏈上沉澱了海量「當年審計過」的舊合約，對攻擊者來說是一個儲量巨大的「金礦」；

3）攻擊是單向變現，找到「一個」漏洞就夠了，防禦者卻要守住「所有」漏洞。

但防禦方的窗口正在快速打開，因為同樣的 AI 能力用在防禦側，效果同樣驚人。AI 審計引擎對 2026 年真實攻擊事件的複核結果是：

ZetaChain（損失約 30 萬美元）：5 分鐘內檢出 WhiteEagle：402 秒檢出 HumaFinance：505 秒檢出 BoostHook：20 分鐘檢出 Token of Power（損失約 150 萬美元，7 年舊合約）：12 分鐘檢出 JoeAgentToken：27 分鐘檢出。

黑客用 AI 挖走這些錢用了幾分鐘，防禦方找出同樣的漏洞其實也只用了几分鐘。區別只在於，項目方有沒有在黑客之前正確地用上 AI。

更關鍵的是，防禦方擁有攻擊方沒有的三個結構性優勢：

1）先手優勢：防禦者可以在上線前、運營中無限次複查，攻擊者只能賭防禦者沒做過複查；

2）成本優勢：AI 審計按次或包年收費，成本低到可以常態化、全量化；

3）知識複利：安全知識庫隨每一起新攻擊事件持續進化，防禦系統越用越強。

所以答案是：AI 本身不偏袒任何一方，決定天平的是誰先使用，誰能更持續、更好地使用。目前攻擊方暫時領先半個身位，但這半個身位，相信很快我們就能追回來。

Gate 安全團隊：Adam 的判斷我們同意，如果只看絕對能力，短期內攻擊方確實領先半個身位。我們從交易平台的觀察補充兩點，再換一個角度看看誰受益更多。

先說我們看到的變化。AI 改變最多的是產能。攻擊者一直都在掃描開源合約找漏洞，過去需要人工逐個分析，現在可以批量自動化處理，同一個人過去一週能看幾十個合約，現在能掃幾千個。攻擊手法本身沒變多少，變的是同類攻擊的數量級。這對小項目影響尤其大，過去因為不起眼躲過去的問題，現在會被無差別掃出來。

第一點補充，防守側需要換一批盯的東西。如果只盯異常轉賬，是盯不住 AI 時代的攻擊的，因為攻擊往往在資金移動之前很久就開始了。還要留意密鑰控制權變更、突發升級、系統異常行為、異常雲端登錄、意外的站點上線、軟件版本漂移和異常提幣這些更早的信號。另外，各類限額、關停開關和響應預案，只有在團隊於危機發生前演練過，才真正起作用。一個從來沒被按下過的緊急停止按鈕，真出事的時候往往沒有人敢按。

第二點補充，漏洞賞金的激勵方向也要調整。目前行業的賞金計劃大多針對單點漏洞，而 AI 最擅長的恰恰是把多個不起眼的弱點串起來。所以值得支持複合漏洞賞金，獎勵那些能證明前端、庫、雲服務、簽名流程、治理機制和合約如何協同失效的研究人員。Gate 自己也長期運行漏洞賞金計劃，歡迎全球的安全研究人員提交發現的問題。

最後換一個角度回答誰受益更多。過去的不對稱在於攻擊者是專業的，用戶是業餘的。一個準備參與新項目的普通用戶，手上幾乎沒有任何判斷工具，只能靠直覺和別人的說法；專業審計按項目報價從數千到數萬美元，對普通用戶來說等於不存在。現在同樣的用戶可以在幾分鐘內拿到一份結構化的風險報告。這個變化對攻擊者意義不大，因為他們本來就有能力；對用戶意義很大，因為他們原本什麼都沒有。

所以如果看「原本最弱的那一端獲得了多少」，我們認為受益最大的是防守側，尤其是普通用戶這一側。Adam 說那半個身位很快能追回來，我們也相信，而追回來的關鍵，在於用戶願不願意在交互之前多花那幾分鐘。

Q4. 一份完整的審計報告應該包含哪些內容？安全評分、關鍵發現、修復建議分別該怎麼用？

GoPlus 合夥人