Bitslab 开发了一套最前沿的 AI 审计 Agent，BitsLabAI Scanner；专门用于分析和保护Web3 应用。我们最近在 SuiDex 公共审计大赛中测试了这套技术，结果非常出色。BitslabAI Scanner 利用 AI 驱动扫描器在审计比赛中战胜多数审计人员，帮助我们团队获得第二名。

Web3 生态正在以惊人的速度扩张，智能合约也变得日益复杂。虽然这种创新令人兴奋，但也带来了重大的安全风险，尤其是在像 Sui 这样的新兴生态中。审计用 Move 编写的智能合约是一项艰巨的任务，因为与 EVM 世界相比，它缺乏足够的历史漏洞数据和成熟工具。

为了解决这一关键安全缺口，Bitslab 开发了一套最前沿的 AI Agent，BitsLabAI Scanner，专门用于分析和保护 Web3 应用。我们最近在 SuiDex 公共审计大赛中测试了这套技术，结果非常出色。BitslaAI Scanner 利用其 AI 驱动扫描器在审计比赛中战胜多数审计人员，帮助我们团队获得第二名。这展示了BitsLabAI Scanner 发现关键安全漏洞的强大能力，这些漏洞若没有 AI 的帮助可能会被忽视。

链上安全的世界正在经历由基础AI 推动的彻底变革。尽管通用型大型语言模型（LLMs）如今已经具备了对智能合约代码进行初步分析的能力，但它们往往缺乏严格安全审计所需的专业化、对抗性思维。这些模型是很好的助手，但它们不是审计员。

为弥补这一关键差距，我们打造了以安全为先的多层架构——BitslabAI Scanner。它不是单一、庞大的模型，而是一个集成系统，多个专用 AI 组件协同工作。每个组件都专门针对智能合约安全中的特定挑战：

● 语义代码分析：理解代码的意图与逻辑，不仅仅停留在语法层面，而是把握合约的业务目的。

● 漏洞检测：基于大量已知漏洞与反模式的数据集进行训练，涵盖重入攻击到复杂的经济操纵向量。

● 攻击模拟：一个高级组件会尝试自主生成并验证潜在攻击路径，以确认理论漏洞是否真的能被利用。

这种集成方法使得AI 能够发现复杂的逻辑缺陷和隐蔽的攻击向量，这是通用 AI 和人工审计都容易遗漏的。通过结合 AI 的速度与规模和安全专家的精准度，我们的框架实现了更深入、更全面的分析，主动为新一代 Web3 应用提供安全保障。

BitslabAI Scanner 的能力在于其突破了传统静态分析的局限。它并不仅仅是检查代码是否包含已知漏洞清单，而是模拟一名顶尖安全研究员的思维过程。它不仅分析代码实际做了什么，还分析代码可能被迫去做什么。这包括理解经济激励、潜在边界情况，以及需要对抗性思维才能发现的新型攻击手法。