
За останні роки середовище розробки Web3 докорінно змінилося. Команди розробників впроваджують код із рекордною швидкістю, а цикли безперервного розгортання стали загальноприйнятою нормою. Традиційні методи безпеки, що передбачали один-два ручних аудити до запуску, уже не забезпечують належний рівень захисту в сучасному темпі розробки. Це створює критичний розрив: чим більше часу минає між комітами коду та перевірками безпеки, тим ширшим стає вікно потенційних уразливостей. AgentLISA вирішує цю проблему, впроваджуючи AI-агентні рішення для безпеки Web3, які працюють безперервно у процесі розробки, а не як окремі етапи перевірки.
Аудит смартконтрактів із допомогою AI докорінно змінює підхід до безпеки блокчейну. Системи аналізують Solidity та інші кодові бази Web3, поєднуючи традиційний статичний аналіз із логікою великих мовних моделей. Це дозволяє командам виявляти уразливості з машинною швидкістю. Вплив на ефективність розробки є значним. Команди, які використовують AI-агенти для підвищення безпеки блокчейну, отримують безпосередні переваги у трьох ключових аспектах: обсяг коду, що можна впевнено впровадити; частота проблем із безпекою після запуску; і загальні витрати на перевірки. Автоматизоване виявлення уразливостей і моніторинг відповідності дозволяють Web3-проєктам підтримувати високий рівень безпеки без необхідності створення великих команд інженерів безпеки, роблячи корпоративний захист доступним для проєктів будь-якого масштабу.
AgentLISA — перша агентна операційна система безпеки для Web3. Вона радикально змінює підходи до захисту смартконтрактів, їх інтеграції та тарифікації у процесі розробки. На відміну від моделі, де безпека — це окремий етап після завершення розробки, багатоагентна архітектура AgentLISA інтегрує перевірку безпеки прямо у процес створення коду. Основу платформи складають автономні агенти, які працюють паралельно й спеціалізуються на різних напрямках аналізу контрактів. Такий розподіл дозволяє одночасно оцінювати логіку коду, економічні стимули, переходи станів і зовнішні залежності, що в традиційних моделях аудиту потребує значного часу на послідовний перегляд.
Головна перевага архітектури AgentLISA — безперервний моніторинг смартконтрактів на всіх етапах їх розробки. Традиційний аудит фіксує лише окремий момент часу, тому ризик пропустити нові уразливості зростає із кожною зміною коду. Агенти AgentLISA здійснюють постійний аналіз протягом усього життєвого циклу, накопичуючи дані про шаблони й залежності контракту. Це призводить до ефекту накопичення інтелекту: кожен наступний аналіз стає точнішим і цільовішим. Інтеграція з процесами розробки дозволяє отримувати негайні повідомлення про ризики безпеки під час внесення змін у код, що дає змогу виправляти проблеми ще до запуску. Проактивний підхід значно скорочує витрати й складність вирішення проблем безпеки порівняно з реактивним патчингом після розгортання.
| Підхід до аудиту | Час перевірки | Обсяг покриття | Структура витрат | Масштабованість |
|---|---|---|---|---|
| Традиційний ручний | Одноразова перевірка | Обмежено рамками аудиту | Високі витрати на контракт | Обмежено кількістю персоналу |
| AgentLISA AI-Native | Безперервний моніторинг | Весь життєвий цикл розробки | Фіксовані операційні витрати | Тисячі одночасних перевірок |
| Гібридний підхід | Періодичний + реактивний | Контрольні точки | Середні витрати | Середня масштабованість |
Виявлення уразливостей — найресурсоємніший аспект безпеки смартконтрактів, адже потрібно постійно контролювати тисячі активних контрактів і мільйони нових інстанцій. AgentLISA працює безперервно, формуючи цілодобовий рівень моніторингу, який не залежить від обмежень ресурсів і не змінює пріоритети між контрактами. Можливості платформи охоплюють повний спектр ризиків — від очевидних логічних помилок чи збоїв контролю доступу до складних економічних експлойтів і проблем керування станами, що вимагають глибокої експертизи.
Безперервна робота механізмів AgentLISA дає значні вимірювані переваги. Наприклад, якщо команда розгортає оновлені версії контрактів на багатопротокольній DeFi-платформі, при традиційному аудиті доведеться чекати тижнями на ручну перевірку. За цей час виникає реальне вікно ризику. AgentLISA автоматично проводить першу оцінку загроз за декілька годин після розгортання, надаючи командам звіти з пріоритизацією уразливостей за ступенем критичності та експлуатації. Для найкращих практик безпеки Web3 AI-агентів організаціям слід включати AgentLISA у свої CI-процеси, отримуючи зворотний зв'язок щодо безпеки так само часто, як і результати тестування коду чи юніт-тестів.
Механізми виявлення AgentLISA поєднують розпізнавання шаблонів, навчених на історичних уразливостях, із логічним аналізом конкретного контракту. При ідентифікації потенційної уразливості платформа надає не просто сигнал, а детальний технічний опис ризику, його можливих сценаріїв впливу та рекомендації щодо усунення. Це дає командам змогу приймати обґрунтовані рішення щодо пріоритету реагування залежно від статусу контракту та експозиції активів. Для проєктів, які впроваджують автоматизовані рішення безпеки для криптопроєктів, така безперервна здатність до виявлення стає мультиплікатором ресурсу й дозволяє невеликим командам моніторити великі портфелі контрактів, що вручну потребували б у десятки разів більше ресурсів.
Сучасні DeFi-проєкти працюють у складних регуляторних умовах, де відповідність вимогам охоплює не лише технічне усунення уразливостей, а й операційні, фінансові та управлінські аспекти. AgentLISA розширює свої можливості до комплаєнсу, застосовуючи AI-аналіз для повного спектра вимог безпеки й відповідності Web3. Платформа постійно відстежує потоки даних і регуляторні оновлення, щоб своєчасно виявляти ризики комплаєнсу та давати змогу організаціям проактивно коригувати розгортання контрактів і робочі процеси.
Побудова DeFi-інфраструктури з пріоритетом безпеки потребує комплексної інтеграції багатьох рівнів захисту, яку забезпечує AgentLISA завдяки єдиній багатокомпонентній архітектурі. Агенти платформи координують роботу для всеохопного контролю — від уразливостей на рівні коду, економічних властивостей безпеки, відповідності новим регуляторним вимогам до операційного захисту. Організації, що впроваджують AI-аналіз безпеки смартконтрактів, повинні будувати процеси навколо постійного моніторингу, а не періодичних аудитів. Це формує замкнений цикл зворотного зв'язку: висновки щодо захисту впливають на рішення щодо архітектури контракту, а нові дані підвищують точність виявлення ризиків. У підсумку інфраструктура безпеки стає дедалі міцнішою, оскільки платформа накопичує унікальні дані про контракти й вивчає індивідуальні профілі ризику кожної системи.
Для DeFi-проєктів, що розміщують капітал на різних блокчейн-мережах, витрати на комплексну безпеку є значними. Наприклад, якщо проєкт розгортає 50 смартконтрактів на п’яти різних мережах і оновлює код кожного контракту щокварталу. Традиційна ціна аудиту зазвичай коливається від $5 000 до $50 000 за контракт залежно від складності та репутації фірми. За базовою формулою розрахунку:
Total Traditional Audit Cost = Number of Contracts × Average Audit Fee × Annual Review Cycles
Total Traditional Audit Cost = 50 × $25,000 × 4 = $5,000,000
У цій формулі: Number of Contracts — 50 інстанцій, Average Audit Fee — $25 000 за аудит (середній показник по галузі), Annual Review Cycles — 4 щоквартальні оновлення. Такий розрахунок показує, що повне традиційне покриття аудиту потребує значних інвестицій. Модель AgentLISA базується на безперервному моніторингу з фіксованою операційною ціною, даючи змогу організації забезпечити корпоративний рівень захисту для всіх 250 інстанцій контрактів (50 контрактів × 5 мереж) за невелику частку цієї суми й з більшою частотою та оперативністю реагування.











