{"id":28035,"date":"2025-12-02T14:11:38","date_gmt":"2025-12-02T14:11:38","guid":{"rendered":"https:\/\/blockchainjournal.news\/es\/?p=28035"},"modified":"2025-12-02T14:11:45","modified_gmt":"2025-12-02T14:11:45","slug":"estudio-de-anthropic-agentes-de-ia-desarrollaron-46m-en-fallos-de-contratos-inteligentes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blockchainjournal.news\/es\/estudio-de-anthropic-agentes-de-ia-desarrollaron-46m-en-fallos-de-contratos-inteligentes\/","title":{"rendered":"IA crea exploits de contratos inteligentes por 4.6 millones d\u00f3lares"},"content":{"rendered":"

Recientes investigaciones conducidas por Anthropic<\/a><\/strong> y la organizaci\u00f3n MATS han demostrado que agentes de inteligencia artificial son capaces de desarrollar exploits de contratos inteligentes<\/b> de forma aut\u00f3noma y rentable. El reporte, liberado este lunes por el equipo rojo de la compa\u00f1\u00eda, confirma que modelos comerciales avanzados como Claude Opus 4.5 y GPT-5 lograron identificar vulnerabilidades cr\u00edticas tras analizar datos posteriores a marzo de 2025.<\/p>\n

<\/p>\n

Durante las pruebas controladas, los modelos de IA generaron ataques exitosos valorados colectivamente en 4.6 millones de d\u00f3lares, utilizando \u00fanicamente informaci\u00f3n disponible hasta su \u00faltima actualizaci\u00f3n de entrenamiento. Los investigadores aplicaron estos sistemas sobre una base de 2,849 contratos recientemente desplegados y considerados seguros, donde tanto Sonnet 4.5 como GPT-5 descubrieron dos vulnerabilidades de d\u00eda cero no detectadas previamente<\/b>. Lo m\u00e1s alarmante para el sector es que el costo computacional para hallar estos fallos fue de apenas 3,476 d\u00f3lares, haciendo que el ataque fuera financieramente rentable para los agentes<\/b>.<\/p>\n

\u00bfEstamos ante el fin de la seguridad tradicional en la era de la IA?<\/h2>\n

Para validar estos hallazgos, el equipo desarroll\u00f3 el benchmark SCONE, que recopila 405 contratos reales vulnerados entre 2020 y 2025. Al someter estos c\u00f3digos a diez modelos diferentes, la inteligencia artificial logr\u00f3 replicar ataques en 207 de ellos, simulando una p\u00e9rdida total de 550.1 millones de d\u00f3lares en activos<\/b>. Este hito t\u00e9cnico demuestra que la barrera de entrada para ejecutar ciberataques complejos en la blockchain<\/b><\/a> se est\u00e1 reduciendo dr\u00e1sticamente, ya que los costos de generaci\u00f3n de tokens para estos fines han ca\u00eddo un 70.2% en las \u00faltimas generaciones de modelos.<\/p>\n

La capacidad de estos agentes para actuar de manera aut\u00f3noma sugiere un cambio de paradigma en la seguridad digital, donde la velocidad de ataque superar\u00e1 pronto a los m\u00e9todos de defensa manuales. El estudio subraya que, en solo un a\u00f1o, la tasa de \u00e9xito de la IA para explotar vulnerabilidades salt\u00f3 del 2% al 55.88%, un crecimiento exponencial que amenaza la integridad de los protocolos financieros<\/b>. Esto implica que los desarrolladores tendr\u00e1n ventanas de tiempo cada vez m\u00e1s breves para parchar errores antes de que sean detectados y explotados masivamente por sistemas automatizados de bajo costo<\/b>.<\/p>\n

A medida que los costos operativos descienden y las capacidades cognitivas de los modelos aumentan, la industria deber\u00e1 adoptar defensas basadas en IA para contrarrestar esta nueva amenaza. Los expertos anticipan que la ciberseguridad ofensiva y defensiva entrar\u00e1 en una carrera armamentista algor\u00edtmica, obligando a una reestructuraci\u00f3n completa de las auditor\u00edas de c\u00f3digo actuales<\/b>. Solo aquellos protocolos que integren vigilancia automatizada en tiempo real podr\u00e1n resistir la pr\u00f3xima ola de ataques sint\u00e9ticos, redefiniendo los est\u00e1ndares de protecci\u00f3n para el ecosistema digital global<\/b>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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