Post

AI安全审计最难的不是发现问题，而是从一堆警报里找出真的 AI代理可以快速扫描大量代码，也会产生大量看起来合理、实际无法利用的报告。Ethereum安全团队强调“分诊本身就是产品”，原因就在这里。 如果每一个AI输出都交给客户端开发者处理，维护者会被低质量警报淹没，真正严重的问题反而更容易被忽略。工具速度越快，人工验证和优先级判断越重要。 一条有效安全流水线需要复现、影响评估、重复项合并、责任分配和披露流程。模型只是发现候选问题的入口，不能替代后续工程。 对$ETH 而言，AI审计的价值不能用生成了多少报告衡量，而要看最终确认了多少真实漏洞、修复速度多快，以及是否减少开发团队的额外负担。 安全领域最怕把数量当成绩。十万条无人处理的警报，不如一条被准确确认并及时修复的高危问题。AI提高了搜索能力，分诊决定这种能力最终是资产还是噪音。