NEAR 針對協議安全進行 $112 的 AI 證明生成運行

NEAR Protocol 已經概述了計劃，將在報告解決 672 個數學問題後，對其協議和核心智能合約應用 AI 輔助的形式驗證，提交時模型成本為 $111.85。

摘要

• NEAR 計劃將 AI 輔助的形式驗證應用於其協議和核心智能合約。
• NEAR AI 報告在提交時模型成本為 $111.85，解決了 672 個 PutnamBench 問題。
• 生產驗證需要準確的軟體模型、明確的需求以及涵蓋已部署實現的證明。
• 形式驗證補充測試和代碼審查，保證僅限於指定的屬性和假設。

NEAR Protocol 在 10 月 16 日的公告中表示，其研究旨在減少證明軟體遵循定義規則所需的專業工作和計算成本。

形式驗證證明軟體遵循定義的規則。

我們的目標是讓更多開發者能夠負擔得起。NEAR AI 在自動證明生成方面的進展使我們更接近這一目標。

下一步：將其應用於 NEAR 協議和核心智能合約。 https://t.co/MqFxz4B166
--- NEAR Protocol (@NEARProtocol) 2026 年 10 月 19 日

計劃的應用涵蓋了網絡的協議和核心合約，以及生態系統開發者的工具。NEAR 將生產驗證描述為一個目標，而其完成的基準工作則涉及自動數學證明生成。

NEAR 計劃將證明生成移入生產軟體

根據 NEAR 的公告，將研究應用於運行中的軟體涉及三個階段。開發者必須以數學方式表示程序，定義其應滿足的屬性，並構建證明以顯示這些屬性成立。

NEAR AI 最近的基準結果顯示了第三階段的進展。公告指出，生產工作仍然需要準確的軟體行為模型，以及證明與用戶依賴的實現之間的明確聯繫。

在其解釋中，NEAR 將涵蓋特定會計規則的證明與整個應用程序安全的保證區分開來。一個合約可以在轉移過程中保持餘額，同時需要一個單獨的證明來證明只有授權帳戶可以啟動它們。

NEAR 的聯合創始人 Illia Polosukhin 將這項研究與 AI 生成的軟體和幫助攻擊者識別弱點的工具的風險聯繫起來。

“AI 的未來，以及 AI 生成的代碼，令人興奮——但只有在我們實現其行為的可驗證和數學保證之後。”

公告重複了 Polosukhin 在軟體安全方面的寫作聲明。NEAR 表示，形式驗證應補充測試、代碼審查和運營安全實踐。

$111.85 的結果測量數學證明

NEAR 的公告報告其 AI 代理解決了 672 個來自 PutnamBench 的 Lean 問題，該基準基於 Putnam 本科數學競賽。報告的平均成本約為每個問題 $0.17，基於提交時使用的模型價格。

該項目的公共存儲庫將結果描述為 670 個上游問題，加上兩個具有缺陷形式化的問題的修正版本。NEAR 表示，報告的支出不包括開發系統的全部成本，並且不估算驗證生產合約的價格。

在存儲庫中，團隊報告重播相同使用情況在稍後列出的 DeepSeek 非高峰價格下的成本為 $331。其方法論包括不成功的嘗試，儘管作者識別出一個使用 Kimi 的單獨平行實驗，並將其排除在成本核算之外。

該存儲庫描述了對未完成證明的檢查以及對正在證明的數學陳述的更改。報告指出，最長的運行持續了超過三天。

NEAR 表示，其團隊在 Lean Eval v1 正式化領導榜上以總解決數量獲得第一名，並與 PutnamBench 一同宣布。該公告明確了排名的衡量標準，將其與首次解決和獨特解決區分開來。

根據 NEAR 的說法，數學基準測試是軟體驗證所需的能力，因為開發人員將軟體需求轉換為數學陳述。該公司將這些結果與已部署代碼的屬性證明工作分開。

正式證明依賴於開發人員選擇的規則

在 NEAR 的轉移示例中，傳統測試檢查選定的交易，例如在兩個帳戶之間移動五個代幣。證明可以確立每個成功的轉移都符合數學模型，並保持帳戶的總餘額。

公告解釋，開發人員首先選擇需求，將相關的軟體行為以數學方式表達，然後提交提議的證明給檢查器。最終的保證取決於所使用的定義和假設。

NEAR 的方法使用 Lean，一種開源程式語言和證明助手。AI 代理可以提出證明，運行 Lean，檢查其反饋並修訂嘗試，而 Lean 的核心則檢查證明是否遵循其邏輯規則。

根據 NEAR 的說法，未成功的嘗試不一定能識別出軟體缺陷。需求可能是錯誤的，實現可能違反了它，或者代理可能未能找到有效的證明。

正式驗證在 NEAR 生態系統內已經有文檔應用。Certora 在 3 月 30 日對 Templar 的評估，這是一個部署在 NEAR 上的借貸協議，描述了對其 Rust 合約的手動審查以及對其市場合約的正式規範和驗證。Certora 的評估頁面將已證明的屬性和發現的問題標識為完整報告的主題。

其他區塊鏈團隊已追求 AI 輔助驗證

在 5 月，Aptos Labs 描述了對涉及 Move 合約中動態調度的 AI 輔助正式驗證的支持。根據公告的報導，其聲明的工作流程使用 AI 生成的規範與 Move Prover。

以太坊共同創始人 Vitalik Buterin 討論了類似的 AI 工具與機器檢查證明的組合。正如 crypto.news 之前報導的，他在 5 月的評論中指出了以太坊路線圖中的應用，包括共識、抗量子加密和零知識系統。

Buterin 警告說，證明一層並不建立整個系統按預期運作。他的討論涵蓋了從高層規範到低層實現的驗證。

NEAR 的獨立安全研究已針對抗量子簽名進行了探討。Near One 在 5 月的提案中選擇了 FIPS-204 簽名支持，使用美國國家標準與技術研究所批准的 ML-DSA 標準。

該提案描述了 2026 年第二季度末的測試網目標。Near One 表示，錢包軟體、硬體錢包、端點和 API 將需要協調變更以支持新的簽名方案。