加密借貸再度興起……但他們解決風險了嗎？

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自七月以來，加密貨幣借貸增長了55%，但如今必須應對AI輔助駭客的危險，以及風險透過相互關聯的協議連鎖擴散。以下是如何保持安全。

隨著圖表由紅轉綠，加密貨幣借貸在經歷了特別低迷的第二季度後，興趣再度回升。

Galaxy的數據顯示，第二季度有113.3億美元流出該領域——部分原因是四月Kelp DAO駭客事件引發的貸款機構信心危機，該事件導致最受信任協議Aave的用戶無法取回他們的ETH。

然而，自七月初以來，借貸總鎖倉價值已上漲超過55%，目前約為560億美元。

但這也意味著蜜罐變得更大了。在AI輔助駭客的時代，當任何一個協議的漏洞都可能對與其連接的其他協議產生一系列毀滅性影響時，用戶能信任相互關聯的DeFi借貸協議嗎？

Aave Labs創辦人兼執行長Stani Kulechov告訴Magazine，這個問題現在是首要考量。

「當一個協議接受某種代幣作為抵押品時，它同時也接受了該代幣的跨鏈橋、其驗證器配置、其預言機以及其發行方的營運安全。」

而這正是讓Aave陷入麻煩的原因。

當駭客在四月利用Kelp DAO的跨鏈路由時，他們創造了116,500枚無擔保的rsETH（當時價值約2.9億美元），其中許多代幣被作為抵押品存入，以在Aave市場上借入其他資產。

儘管Aave自身的合約並未被攻破，該協議在漏洞被利用後的幾天內存款仍減少了約150億美元，並且不得不凍結其rsETH和wrsETH市場。

借貸市場在第二季度萎縮了16.78%。來源：Galaxy

Kulechov表示，Aave現在採取更全面的安全方法。

「我們圍繞這個更廣泛的視角重建了我們的方法，」他說。「我們的出發點是，安全不能止步於智能合約。」他補充說，傳統審查「遺漏了資產所依賴的跨鏈橋、驗證器網絡和其他基礎設施中存在的風險。」

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借貸協議的用戶同樣需要判斷一個協議對外部和內部風險的暴露程度。

「貸款機構與底層資產之間的每一個包裝器、跨鏈橋和預言機，都是貸款可能出問題的另一個環節，」比特幣支持的貸款機構Ledn財務長Thomas Wu表示。

加密信貸平台Maple的共同創辦人兼執行長Sid Powell告訴Magazine，「認真的貸款機構」應該假設借款人隨時可能違約，並從那裡往回推。

「我持有什麼，它在哪裡，我能實時看到它嗎，如果出了問題我能多快拿到它？」

DeFi貸款機構Spark執行長Sam MacPherson表示，除了智能合約之外，團隊還會審查治理設計、營運安全、抵押品品質、流動性管理以及更廣泛生態系統中的依賴關係。

Spark在一月開始逐步淘汰SparkLend上的rsETH，早於四月的Kelp漏洞事件，此前評估認為「其低使用率和收入」不足以證明支持它所創造的「額外風險」是合理的。

Kulechov表示，Aave已引入類似機制，每項資產每季度重新審查一次，並且「在任何重大變更後再次審查」。他說該協議已經開始對六個未達到鏈級標準的網絡進行「有序關閉」。

借貸（TVL）較第二季度末上漲超過55%。來源：DeFiLlama

「沒有協議能控制整個生態系統，但它可以控制自己承擔多少風險以及多快做出回應，」Kulechov說。

MacPherson表示，雖然防止故障是目標，但協議也需要在事情發生時有應對程序。

「防止損失只是挑戰的一部分。協議還需要展示如果出了問題，損失將如何被控制。」

SALT Lending創辦人兼執行長Shawn Owen表示，人為錯誤仍然是最重大的漏洞之一——而且是最容易被忽視的。

「許多最大的損失都歸結於密鑰管理、存取控制或某人被社交工程攻擊，而智能合約審計根本抓不到這些，」Owen說。

當資產被部署到其他地方以產生利息時，額外的風險就會浮現。加密貨幣貸款機構在2022年殘酷的市場崩盤中慘痛地學到了這個教訓，當時Celsius、Voyager和BlockFi等貸款機構在承擔了客戶要麼不理解、要麼未曾預期的風險後全部崩潰。

為了將攻擊面降至最低，Ledn將客戶的比特幣存放在合格託管機構，而非將其貸出以產生額外收益。

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Wu表示，每一筆交易都是額外一個可能出錯的環節，「所以交易越少，遭入侵的風險就越低。」

「要消除這些風險，唯一的方法就是將客戶的比特幣保存在隔離託管中，搭配嚴格的控制措施，並盡可能減少移動次數。」

Powell警告，當存款湧入的速度超過管理者能找到良好放貸去處的速度時，維持收益率的壓力可能導致糟糕的決策。

「所以他們為了達到目標而承擔多一點風險。也許抵押品標準放寬了，或者他們把錢借給了一年前會拒絕的借款人。[...] 在低迷時期能撐住的管理者，通常是那些在沒有好的資金去處時，願意對資本說不的人。」

儘管近期關於AI駭客攻擊、漏洞利用和代理人脫離人類控制的頭條新聞層出不窮，AI實際上可能有助於讓加密貨幣借貸更安全。

Aave已經在其傳統安全流程之外使用AI輔助測試。它使用變異測試故意將漏洞引入V4合約，其測試套件捕獲了304個注入漏洞中的271個。

在最近對其V3和V4程式碼庫的審查中，三個AI安全工具產生了71項發現，經人工審查後，其中20項被認為有效。其餘51項則說明了為何人類安全專家在未來一段時間內仍將保有工作。

Aave V3與V4的AI輔助安全審查。來源：Aave

「AI在廣度和速度方面非常擅長，」Kulechov表示，「但約70%的原始發現是誤報，因此專家判斷仍然至關重要。」

AI是一把雙面刃，因為其權限、協議知識和決策過程會成為另一個潛在的攻擊面。

「隨著AI代理人開始在鏈上管理資本，」Kulechov說，「它們的權限、輸入和決策邏輯就成了需要像合約一樣受到保護的東西。」

因此，隨著加密貨幣借貸再次成長，挑戰不僅在於保持程式碼安全，還在於確保這個拼圖的每一個新部分在出問題時都能被理解、監控和遏制。

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