Sherlock enthüllt Audit Engine, während sich das Wettrennen um KI-Sicherheit beschleunigt
Wichtige Erkenntnisse
- •Sherlock hat Audit Engine öffentlich vorgestellt – eine Orchestrierungsplattform für KI-native Sicherheitsüberprüfungen, die bereits vor dem Launch mit größeren Protokoll-Teams entwickelt und eingesetzt wurde.
- •Die Plattform bringt Frontier-LLMs, speziell entwickelte KI-Auditoren und KI-gestützte Sicherheitsforscher in einer einzigen Überprüfung zusammen, wobei alle drei mit demselben abgegrenzten Code und zugrunde liegenden Kontext arbeiten.
- •Sherlock koordiniert die Einsendungen durch Bewertung, Validierung und Deduplizierung und liefert dem Kunden ein konsolidiertes Prüfergebnis aus einer Vielzahl unabhängiger Sicherheitsansätze.
- •Attributionsfunktionen zeigen Teams, welche Ansätze starke Abdeckung und Präzision lieferten, und ermöglichen einen direkten Vergleich zwischen KI-Systemen und menschlichen Forschern an identischem Code.
- •Der Launch fällt mit raschen Fortschritten bei den KI-Sicherheitsfähigkeiten zusammen – Anthropic berichtete, dass Frontier-Modelle Schwachstellen mit hohem Schweregrad im großen Maßstab finden –, während Chainalysis schätzte, dass im Jahr 2025 mehr als 3,4 Milliarden US-Dollar an Kryptowährungen gestohlen wurden.
New York City, Vereinigte Staaten, 18. August 2026 — Die Sicherheitsplattform koordiniert Frontier-Modelle, spezialisierte KI-Auditoren und KI-gestützte Forscher innerhalb einer einzigen Überprüfung.
Das Web3-Sicherheitsunternehmen Sherlock hat offiziell Sherlock Audit Engine vorgestellt, eine neue Plattform für Sicherheitsaudits, die das Unternehmen vor dem öffentlichen Launch still mit größeren Protokoll-Teams entwickelt und eingesetzt hat.
Im Kern ist Audit Engine eine Orchestrierungsplattform für KI-native Sicherheitsüberprüfungen. Die Plattform bringt drei Ebenen von Sicherheitsintelligenz in denselben Auftrag ein: Frontier-LLMs, speziell entwickelte KI-Auditoren und KI-gestützte Sicherheitsforscher. Alle drei arbeiten mit demselben abgegrenzten Code und dem zugrunde liegenden Kontext. Das Design spiegelt ein Muster wider, das aus der Web3-Sicherheit bereits vertraut ist: Bei Audit-Wettbewerben und Bug Bounties prüfen viele unabhängige Reviewer dieselbe Codebasis – in der Annahme, dass unterschiedliche Ansätze unterschiedliche Fehlerklassen aufdecken.
Sherlock koordiniert die Überprüfung und verarbeitet die daraus resultierenden Einsendungen durch Bewertung, Validierung und Deduplizierung. Dieser Konsolidierungsschritt trägt einen Großteil der praktischen Last: Wenn viele unabhängige Reviewer denselben Code prüfen, sind überlappende Berichte und wenig aussagekräftige Funde häufig – und erst Bewertung, Validierung und Deduplizierung verwandeln die rohen Einsendungen in ein Ergebnis, auf dessen Grundlage ein Protokoll handeln kann. Der Kunde erhält am Ende ein einziges konsolidiertes Prüfergebnis aus einer Vielzahl unabhängiger Sicherheitsansätze.
KI findet immer mehr Fehler
Der Launch erfolgt, während sich die Sicherheitsfähigkeiten von Frontier-KI-Modellen schnell weiterentwickeln. Im Februar berichtete Anthropic, dass Frontier-Modelle den Punkt erreicht haben, Schwachstellen mit hohem Schweregrad im großen Maßstab zu finden – darunter auch Schwachstellen, die jahrelange konventionelle Tests überstanden hatten.
Für Krypto-Protokolle, bei denen anfällige Software erhebliche wirtschaftliche Werte unmittelbar kontrollieren kann, haben Verbesserungen der offensiven Fähigkeiten ungewöhnlich direkte Folgen. Chainalysis schätzte, dass im Jahr 2025 mehr als 3,4 Milliarden US-Dollar an Kryptowährungen gestohlen wurden.
Sherlock begegnet diesem Umfeld, indem es Protokollen gleichzeitig Zugriff auf mehrere Formen von Sicherheitsintelligenz verschafft.
Audit Engine ordnet die Leistung zudem über den gesamten Prüfungs-Stack hinweg zu. Teams können nachvollziehen, welche Ansätze eine starke Abdeckung lieferten, welche eine hohe Präzision bewahrten und wo einzelne Systeme Sicherheitssignale beisteuerten, die anderen entgangen waren. Dadurch entsteht ein empirisches Bild davon, was beim Code eines Protokolls tatsächlich funktioniert hat – was wiederum helfen kann, künftige Ausgaben für Sicherheit, Tooling und die Zusammensetzung von Überprüfungen zu gestalten. Da jede Ebene mit demselben abgegrenzten Code und Kontext arbeitet, dienen die Attributionsdaten zudem als direkter Vergleich zwischen KI-Systemen und menschlichen Forschern an identischem Code – statt als eine Reihe konkurrierender Behauptungen.
Sherlock beschreibt Audit Engine als „the orchestration layer for AI-native security review“.
Über Sherlock
Sherlock ist ein Web3-Sicherheitsunternehmen, das sich auf den Schutz von Onchain-Systemen über deren gesamten Lebenszyklus konzentriert. Das Unternehmen beschreibt sein Modell als vollständige Lebenszyklus-Sicherheit, die Entwicklungssicherheit, private Audits mit eigenem Auditoren-Team, hochintensive Sicherheitsüberprüfungen und Live-Bug-Bounties nach dem Launch umfasst.
Sherlock gibt an, im ersten Halbjahr 2026 mehr als 200 hochkarätige Sicherheitsaufträge abgeschlossen zu haben – ein Tempo, durch das das Unternehmen laut eigenen Angaben in diesem Jahr zu einem der am schnellsten wachsenden Sicherheitsunternehmen im Web3 geworden ist.
Medienkontakt: Alec Novella, Head of Marketing, Sherlock — alec@sherlock.xyz
Quelle: Chainwire