Claude AI 审计发现 Zcash 隐私漏洞：AI 攻防对称性

作者 Duron Epps（SmartContractAuditor.ai 创始人）· 2026 年 8 月

2026 年 5 月 29 日，安全工程师 Taylor Hornby 与 Anthropic 的 Claude AI 进行了一次交流，要求它审计 Zcash 隐私交易系统核心的密码学电路。短短几小时内，这个 AI 发现了四年人工审查都未曾发现的问题：两行代码可以让任何攻击者无限铸造假 ZEC——无声地、无形地，在没人能检测到的 Zcash 隐蔽池内进行。

紧急硬分叉在 6 月 1 日修补了这个漏洞。6 月 5 日的公开披露仍然在一夜间让 Zcash 的价格跌落了 40%。

没有确认任何资金被盗。但这里有一个令人不安的现实：由于 Orchard 是隐私池，我们永远无法确定自 2022 年以来是否已经有人在利用这个漏洞。

这就是当今 Web3 建设者所处的世界。用来发现和修复漏洞的 AI 能力正在被另一方用作武器。"遭受攻击"和"得到保护"之间的差距从未如此之小，也从未如此依赖于哪一方首先行动。

犯罪分子现在用 AI 在做什么

2025 年 2 月的 Bybit 黑客事件造成了 15 亿美元的损失，是历史上最大的单笔加密货币盗窃案。朝鲜国家赞助的黑客部队 Lazarus Group 并没有在 Bybit 的智能合约中发现漏洞。他们使用 AI 增强的钓鱼和社交工程组合，来攻破 Bybit 冷钱包管理所依赖的 Safe 多签基础设施。AI 没有写出利用代码。它写的是令人信服的电子邮件、克隆的声音，以及识别出哪些具体的人需要授权。

这个区别很重要。当前加密货币中最危险的 AI 驱动攻击不是纯代码利用。它们是混合攻击，结合了两个方面：

自动化漏洞发现。 Agent AI 现在可以扫描已部署的智能合约，识别可利用的模式，并以任何人工安全研究人员无法比拟的速度生成可工作的概念验证利用代码。过去需要数周手工审查的工作，现在只需在 20 美元/月的 API 预算上花费几小时。

由深度伪造驱动的人员层攻击。 当智能合约本身是坚实的时，攻击者会针对持有密钥的人员。Deepfake-as-a-Service 平台在 2025 年让声音和视频克隆变得极其容易。AI 生成的钓鱼电子邮件现在的点击率比人工编写的高四倍多。一个深度伪造视频通话让英国工程公司 Arup 损失了 2560 万美元。一条在香港克隆声音的 WhatsApp 信息造成了 1850 万港元的损失。这些不是一次性事件——它们现在是已记录的标准战术。

这些数字反映了规模。仅朝鲜国家黑客 2025 年就盗窃了 20.2 亿美元。那一年加密货币总损失达到 35 亿美元。在 2026 年上半年，Blockaid 记录了 212 起经过验证的利用造成的 11 亿美元损失。AI 驱动的诈骗活动年同比上升了大约 500%。

Zcash 案例是大多数人理解错的最重要故事

大多数关于 Zcash 披露的报道都把它当作一个可怕的近失险。确实如此。但真正的教训与价格下跌所暗示的相反。

一个有 4 年历史的关键漏洞，对所有审查过 Orchard 电路的人工审计都是无形的，却在一个 AI 会话中被发现。同样的技术——对复杂代码进行大型语言模型推理——被犯罪分子攻击性地部署，在这里却被用来在单个美元被盗之前保护整个生态系统。

这不是巧合。这是定义这一时刻的不对称性：AI 审计以人工审查永远无法达到的方式进行扩展。一个人工安全研究人员每天可以深入审查可能只有几千行复杂密码学代码。AI 可以在几分钟内对整个协议的代码库进行推理，交叉引用已知的漏洞模式，检查不变量，并标记不应相加的内容。

Zcash 团队在发现漏洞后快速行动。每个 Web3 团队应该问自己的问题是：你的代码中现在有什么东西是四年的人工审查还没有发现的？

智能合约在哪些地方特别容易被利用

已部署智能合约上的攻击面与传统软件不同。没有补丁服务器。没有"回滚更新"。当链上漏洞被利用时，通常是不可逆的。这完全改变了计算方式——部署前安全不是可选项，这是你唯一的机会窗口。

AI 最可靠捕捉的漏洞是那些历史上造成最大损失的：

可重入性攻击 尽管自 2016 年 DAO 黑客事件以来就是一个已知模式，但仍然对一些最大的 DeFi 利用负责。它们足够微妙，在时间压力下会从人工审查中漏掉。AI 不会累，也不会跳过章节。

访问控制缺陷 应该仅限管理员但实际上不是的函数，或者可以被劫持的所有权模式，是第二常见的重大损失来源。它们乍看起来很好，但在特定调用序列下会失败。

预言机操纵 对于人类来说更难捕捉，因为它需要理解合约如何在对抗性市场条件下与外部价格源交互。AI 可以推理经济攻击向量，不仅仅是代码路径。

闪电贷攻击面 需要思考攻击者可以用有效的一个交易内的无限资本做什么。大多数人工审查者默认不会对此建模。AI 会。

在开发过程的进攻方面使用 AI

同一周，Lazarus Group 在用 AI 对 Bybit 的签署者进行社交工程，Shielded Labs 在用 AI 寻找 Zcash 密码学电路中的伪币漏洞。结果的差异不是运气——是谁先行动。

这个原则适用于每个智能合约开发团队：

部署前审计，而不是部署后。 上链的每一行代码都应该先被 AI 审计，再被 gas 费审计。在开发中捕捉可重入性漏洞和在以太坊主网上捕捉它的成本差异不小——它是代码审查中的一条注释和 5000 万美元利用事后分析之间的差异。

迭代审计，而不是一次性审计。 智能合约在开发中会变化。对所有权逻辑、资金处理或外部调用模式的每个有意义的改变都应该进行新的审计。AI 以支付 5 万美元的手工审计永远无法做到的方式使这在经济上可行。

将审计报告当作投资者抵押品。 一份记录在案的 AI 审计，显示了检查的内容、发现的内容和修复的内容，是专业级安全实践的证据。DAO、投资者和机构合作伙伴越来越多地要求它。

保护你的人员层。 AI 可以审计你的代码。它审计不了你的 Telegram DM 或你的团队电子邮件。Bybit 黑客不是通过智能合约漏洞进来的——它是通过拥有签署权限的人进来的。硬件钱包、带时间延迟的多签，以及对任何紧急授权请求的怀疑是防御的非代码层。

我们在构建什么

SmartContractAuditor.ai 的存在是因为"能负担得起来自前 4 家公司的 5 万美元手工审计的团队"和"完全不审计就部署的团队"之间的差距太大了，也太危险了。

在我们平台上扫描的每个合约都经过相同的 AI 推理，这个推理发现了 Zcash 漏洞——检查可重入性模式、访问控制逻辑、整数算术、预言机依赖项、闪电贷攻击面，以及 50+ 个其他漏洞类别。你得到的报告不是一份通用清单。它是有具体发现、行级引用、严重性评分、利用场景和为面临的漏洞特别编写的修复建议。

犯罪分子有同样的 AI。问题是你是否先使用它。

由 SmartContractAuditor.ai 创始人 Duron Epps 撰写 · 最后更新于 2026 年 8 月

参考资源：

Crypto Hacks Hit All-Time High as North Korea Drains Over $600M and AI Agents Become New Target — TechTimes

AI Phishing, Supply Chains, and $3.5B Lost — Crypto's Brutal 2025 — CryptoNews

The ByBit Heist and the Future of U.S. Crypto Regulation — CSIS

Hackers steal $1.5 billion from exchange Bybit in biggest-ever crypto heist — CNBC

Claude AI Finds Critical Vulnerability in Zcash — Blockhead

Zcash plummets 38% as Shielded Labs reveals a major bug — CoinDesk

AI Deepfakes and Phishing Will Drive Biggest Crypto Hacks in 2026 — CertiK

Deepfake-as-a-Service Exploded in 2025: 2026 Threats Ahead — Cyble