BTC $86,589.71 +3.22%
ETH $2,745.84 +1.94%
BNB $780.92 +1.43%
XRP $1.53 +3.26%
SOL $122.07 +3.69%
TRX $0.3348 +0.62%
DOGE $0.0966 +2.28%
ADA $0.2555 +3.29%
BCH $315.58 +2.46%
LINK $14.36 +0.23%
HYPE $90.69 +1.82%
AAVE $183.56 +10.79%
SUI $1.20 +3.54%
XLM $0.2244 +1.80%
ZEC $1,382.06 -1.20%
AAPL $332.51 +0.97%
AMZN $252.16 +1.94%
GOOGL $344.72 +0.69%
MSFT $517.95 +0.25%
META $733.01 +1.09%
NVDA $237.70 +3.29%
TSLA $371.13 +4.72%
SNDK $1,745.69 +0.35%
INTC $125.79 +6.19%
SPCX $155.77 +2.78%
MU $1,089.83 +4.86%
AMD $641.41 +5.42%
BTC $86,589.71 +3.22%
ETH $2,745.84 +1.94%
BNB $780.92 +1.43%
XRP $1.53 +3.26%
SOL $122.07 +3.69%
TRX $0.3348 +0.62%
DOGE $0.0966 +2.28%
ADA $0.2555 +3.29%
BCH $315.58 +2.46%
LINK $14.36 +0.23%
HYPE $90.69 +1.82%
AAVE $183.56 +10.79%
SUI $1.20 +3.54%
XLM $0.2244 +1.80%
ZEC $1,382.06 -1.20%
AAPL $332.51 +0.97%
AMZN $252.16 +1.94%
GOOGL $344.72 +0.69%
MSFT $517.95 +0.25%
META $733.01 +1.09%
NVDA $237.70 +3.29%
TSLA $371.13 +4.72%
SNDK $1,745.69 +0.35%
INTC $125.79 +6.19%
SPCX $155.77 +2.78%
MU $1,089.83 +4.86%
AMD $641.41 +5.42%

智能合約

全部
文章
快訊

first_img 大衛·霍夫曼:2026 年 ZEC 類似 2021 年 ETH,NEAR 贏得智能合約買盤

ChainCatcher 消息,Bankless Ventures 創始合夥人 David Hoffman 發文討論"比特幣買盤獎杯",稱加密市場偶爾會有單一資產承接比特幣持有者的資金轉移。比特幣社區長期維持"只持有 BTC"共識,規模約 1.7 萬億美元;個別轉向通常不引人關注,但足夠多人轉向同一資產時便具傳染性。他以 2021 年 ETH 為例,市值從底部約 120 億美元升至頂部約 5540 億美元,並引用 Su Zhu 當年 10 月說法,稱有人專程將冷存儲比特幣轉移後買入 ETH,部分公開的比特幣最大主義者可能私下持有 ETH。他認為,2026 年 ZEC 類似 2021 年 ETH,已為部分比特幣資金形成共識點,理由包括隱私、量子,或作為對比特幣敞口"以防萬一"的對沖。ZEC 市值從約 2 億美元升至約 260 億美元,相對 1.7 萬億美元 BTC 仍較小;關鍵在於相對規模而非美元漲幅,因買盤由比特幣財富推動。只要說服很小比例持有者配置少量 ZEC,買盤就會持續;很少有人跳過 BTC、ETH 及其他加密資產,僅憑 ZEC 自身優點買入。他還認為,NEAR 贏得 2026 年較弱的"智能合約買盤",資金來自更分散的市場參與者。加密市場一直價值存儲優先、智能合約鏈次之;ETH 地位掌控弱於 BTC,SOL 對 ETH 的挑戰大於任何資產對 BTC 的挑戰。

first_img 虛假 AI 交易機器人教程誘騙 224 名受害者部署惡意合約

ChainCatcher 消息,區塊鏈情報公司 TRM Labs 在 9 月 14 日發布的報告中披露,虛假的 YouTube 教程以 AI 構建加密套利機器人為誘餌,誘導 224 名受害者自行部署並資助惡意智能合約,導致 274.6 ETH 被盜。TRM 共識別出 234 個由受害者部署的合約,資金最終流入 6 個由操作者控制的收款地址,被盜 ETH 在轉帳時價值約 51.7 萬美元,單筆損失中位數為 1 ETH。與常見的錢包盜取攻擊不同,該騙局不涉及釣魚連結、偽造域名或惡意授權提示,受害者自行選擇教程、複製代碼、部署合約並從自己的錢包充值,每一步都由本人授權,因此錢包安全警告與釣魚黑名單均無法觸發。TRM 發現 9 個幾乎相同的 YouTube 教程偽裝成不同創作者發布,視頻使用 AI 生成的虛擬主播與配音,承諾用 Claude 構建全自動加密交易機器人,並引導受害者訪問由操作者控制的編譯器網站,其中一些介面模仿了常用的 Remix 開發環境。在 TRM 分析的一個變體中,後台腳本會丟棄受害者粘貼的源代碼,並從操作者伺服器獲取另一份合約,螢幕上顯示的乾淨代碼從未上鏈。被替換的合約接受存款,並在受害者按下 Start 或 Withdraw 時,將超過 0.05 ETH 的餘額轉給操作者,合約中不含任何套利邏輯或 AI 功能。

GoPlus DeepScan 全面升級,推出 AI 智能合約安全全生命周期防護體系

ChainCatcher 消息,据官方消息,GoPlus 宣布全面升級 DeepScan,推出基於 AI 的智能合約安全解決方案。GoPlus 表示,隨著駭客開始利用 AI 挖掘更深層次的合約漏洞,傳統"一次審計、上線即結束"的安全模式已難以應對持續變化的攻擊風險。DeepScan 圍繞智能合約全生命周期,構建由 AI 合約審計、持續安全監控和 Token 安全自查組成的完整安全閉環,為開發者、項目方及交易平台提供持續性的安全保障。其中,AI 合約審計可基於 AI 深度分析合約源碼、權限管理及業務邏輯,識別語法漏洞、業務邏輯漏洞等安全風險,並輸出包含安全評分、關鍵發現、問題詳情及修復建議的結構化審計報告。持續安全監控則面向已上線及完成審計的合約,實時跟蹤新披露漏洞、鏈上攻擊事件以及預言機、跨鏈橋等外部依賴變化,並透過 AI 判斷項目是否受到影響,及時進行複核和預警。Token 安全自查則面向即將發布或申請上幣的項目,可快速檢測貔貅盤/蜜罐、惡意增發權限、黑名單機制、異常交易稅、Owner 權限及交易限制等風險。此外,GoPlus DeepScan 團隊還發布了基於真實智能合約攻擊事件構建的開源 Benchmark 基準數據集,用於評估 AI 在漏洞識別、攻擊路徑理解、上下文推理及審計穩定性等方面的實際能力,目前已收錄自 2025 年 5 月至今近百起典型攻擊事件並持續更新。GoPlus 表示,DeepScan 可用於開發者低成本安全掃描、項目方上線前安全審查及運營期間持續監控,同時可作為交易平台上幣前安全評審的補充,幫助各方更及時識別新增漏洞和攻擊風險。
app_icon
ChainCatcher 與創新者共建Web3世界