币圈界报道：

Monad构建经济型AI漏洞猎人系统：每例成本降至百美元

Monad(MON)近期部署一套内部人工智能安全框架，可实现对智能合约漏洞的高效追踪与验证，平均每个确认漏洞的资源开销约为100美元。这一系统的上线标志着其协议锁仓总额正式突破4亿美元大关。

自动化安全管道实现低误报率突破

由Monad安全团队打造的名为Bugfinder的AI工具，专用于识别网络执行客户端与共识客户端中的潜在安全隐患。不同于传统代码审查助手，该系统更接近于一个自动化的研究流水线，先生成海量可疑线索，再经多阶段独立验证剔除无效项，最终输出可利用漏洞清单与完整分析报告。

分步式架构破解误报顽疾

该系统在开发周期内耗时约一个月完成，核心设计在于将漏洞探测与真实性验证拆分为两个独立环节。据安全工程师安东尼奥·维加诺披露，此举允许扫描模块无限制地进行广域探索，而验证层则以高精度标准过滤虚假信号，从而避免因过度敏感导致的资源浪费。

AI能力跃升重塑安全攻防格局

这套机制反映出区块链安全领域正经历深层变革——防御方正在快速追赶攻击者所掌握的自动化工具水平。第三方研究指出，截至2025年，已有超过半数的潜在攻击可通过现有AI模型自主触发并完成。

模型性能的显著进步是关键支撑。研发团队数据显示，在关键软件工程评测中，模型解决复杂问题的能力已从2024年末的33%提升至2026年初的80%。这种提升直接缓解了自动化工具长期面临的误报难题，而分离式设计正是应对该挑战的有效方案。

生态扩张势头强劲但存隐忧

此次安全能力升级恰逢Monad生态快速发展阶段。该协议于2025年11月启动主网，现已成为新兴Layer1网络中增长最快的代表之一。总锁仓价值已达4亿美元，较此前3.55亿美元有明显跃升。其网络宣称具备每秒处理1万笔交易的能力，累计交易量已突破1亿笔。

然而，观察者注意到当前日均手续费收入持续低于3000美元，与资本规模增长形成反差，引发市场对其生态活跃度是否真实反映用户需求，抑或主要依赖代币激励驱动的质疑。