Ethereum Foundationの開発者は、AIエージェントを使った脆弱性探索で、バリデータを停止させ得るgossipsubの不具合を発見し、CVE-2026-34219として修正しました。一方で、AIが作るもっともらしい誤検知を人間が検証する重要性も明確になりました。
Ethereum Foundationの開発者は、Ethereumのバリデータが使うソフトウェアにAIエージェントを向け、gossipsubの不具合を発見しました。gossipsubは、ノード(ネットワークのソフトウェアを動かすコンピューター)同士がメッセージを広める仕組みです。
Ethereumでは、ノードがブロックチェーンのコピーを保ち、近くのノードへ情報を渡します。その上で、バリデータ(ETHを預けてブロックの正しさを確認する参加者)がブロックの有効性を投票します。メッセージが届かなければ、バリデータは正常に働けません。
今回の不具合は、遠隔からノードのソフトウェアをクラッシュさせ、運用者が再起動するまでバリデータを停止させる可能性があるものでした。問題はすでに修正され、脆弱性識別番号CVE-2026-34219として開示されています。
実験の重要な結果は、AIが本物の不具合だけでなく、説得力のある誤検知も大量に出す点です。従来のファザー(不正な入力を大量に投げて壊れる箇所を探すテストツール)は、クラッシュ位置を示すため、技術者が比較的短時間で確認できます。
AIエージェントは違います。到達経路、重要度、攻撃の説明、実証コードを文章で組み立て、実在する不具合と同じような調子で提示します。そのため、文章の自然さだけでは本物かどうかを判断できません。
Ethereum Foundationの検証では、主に3種類の誤検知が繰り返されました。1つ目は、テスト用ビルドだけで起きるクラッシュです。2つ目は、外部から入れられない危険値をプログラム内に手作業で置いた場合だけ成立する攻撃です。3つ目は、形式検証で当たり前の内容だけを証明してしまい、実際の安全性を示さないケースです。
AIエージェントは、単一の場面を推論する力は高い一方、正常な操作を複数つなげた先で起きる不具合には弱さがあります。暗号資産プロトコルでは、個々の取引は通常の操作でも、順序の組み合わせによって悪用につながるケースがあります。
近い例では、Edel Financeの攻撃でChainlink価格フィードの上にあるラップ層が使われ、BONKのガバナンス攻撃では、トークン購入、投票、可決済み提案の実行という通常取引が組み合わされました。
Ethereum Foundationは、AIに怪しい操作列の候補を出させたうえで、従来のテストと人間のレビューで検証する運用を採っています。AIは脆弱性探索の入口として有効ですが、修正判断には再現性と人間の確認が必要です。


