Gno.land, la plateforme de smart contracts basée sur Go développée par NewTendermint, a introduit Dora, un système autonome de sécurité basé sur des agents d’IA qui examine en continu le code de la plateforme et ses smart contracts, appelés realms.

Contrairement aux outils de sécurité conventionnels, qui signalent du code potentiellement vulnérable pour une enquête ultérieure, Dora est conçu pour établir si une faiblesse suspectée peut réellement être exploitée. Avant qu’un résultat n’arrive à un examinateur humain, le système reproduit l’exploit suspecté sur un nœud Gno.land en direct — une approche destinée à réduire les faux positifs et à faire apparaître plus tôt les vulnérabilités exploitables.

Ce lancement reflète une évolution plus large parmi les projets blockchain vers l’intelligence artificielle agentique pour une surveillance continue de la sécurité, au lieu de s’appuyer principalement sur des audits périodiques ou sur les vulnérabilités signalées via des programmes de bug bounty. Les enjeux de cette évolution apparaissent dans les données de pertes du secteur : des observateurs de la sécurité comme Chainalysis et Immunefi ont signalé ces dernières années des pertes annuelles de plusieurs milliards de dollars liées aux piratages crypto, les vulnérabilités des smart contracts comptant parmi les causes récurrentes. Les audits conventionnels restent également des évaluations ponctuelles, et le code modifié après la fin d’un audit peut rester non examiné jusqu’à la prochaine intervention — un écart que la surveillance continue vise à réduire.

Gno.land a été fondé par Jae Kwon, co-créateur de Cosmos et Tendermint. La plateforme utilise Gno, une variante de Go interprétée et déterministe, et est conçue pour permettre aux développeurs d’écrire des smart contracts lisibles et composables tout en exigeant que le code source reste publiquement disponible sur la chaîne — une architecture destinée à améliorer la transparence et à rendre les contrats plus faciles à inspecter pour les développeurs et les chercheurs en sécurité. NewTendermint, dirigée par Kwon, développe des infrastructures pour les systèmes décentralisés, notamment Tendermint2 et Gno.land, et agit comme mainteneur principal du protocole Gno.land et de GnoVM, en soutenant une infrastructure open source destinée aux applications sans autorisation.

Un processus en sept agents cible les vulnérabilités exploitables

Le besoin de vérification continue a augmenté à mesure que l’intelligence artificielle a rendu plus facile l’identification de code suspect. Les outils assistés par IA peuvent rapidement localiser les sections potentiellement problématiques d’un logiciel, mais déterminer si ces problèmes constituent de véritables vulnérabilités exploitables reste plus difficile — et ces mêmes capacités deviennent de plus en plus accessibles aussi bien aux équipes de sécurité qu’aux attaquants potentiels.

Pour les réseaux blockchain, les conséquences d’un défaut logiciel non détecté peuvent être importantes. Un panic dans un composant critique pourrait perturber le consensus, un comportement non déterministe pourrait amener les validateurs à diverger, et des erreurs arithmétiques pourraient potentiellement affecter les transferts d’actifs.

Dora répond à ce défi par un flux de travail d’agents en sept étapes couvrant la reconnaissance, la planification des vulnérabilités, la déduplication, la vérification, l’examen adversarial, le développement de correctifs et la validation finale des corrections.

L’agent de reconnaissance cartographie le code pertinent, tandis que l’agent de planification élabore des scénarios de vulnérabilité potentiels. Une étape de déduplication supprime les problèmes déjà connus. Le vérificateur crée ensuite et exécute un test en direct sur un véritable nœud Gno.land afin de déterminer si la faiblesse suspectée peut être reproduite.

Un examinateur distinct évalue le résultat d’un point de vue adversarial. Si le problème reste valide, un agent correcteur prépare un correctif, suivi d’un nouvel examen pour déterminer si la correction proposée résout la vulnérabilité sans introduire un nouveau problème. Seuls les constats ayant franchi l’ensemble du processus sont transmis aux examinateurs humains.

Gno.land élargit ses outils de développement centrés sur l’IA

Dora s’inscrit dans l’effort plus large de Gno.land visant à intégrer l’intelligence artificielle dans les processus de développement et de sécurité. La plateforme a également publié gnomcp, un serveur open source destiné à relier directement à Gno.land des agents de codage IA tels que Claude Code et Cursor.

Grâce à cette intégration, les agents IA peuvent interagir avec Gno.land pour lire, écrire et déployer des realms à l’aide de flux de travail de développement familiers aux ingénieurs logiciels. L’utilisation par la plateforme de smart contracts lisibles basés sur Go vise également à rendre son code plus accessible aux systèmes d’IA que les architectures dans lesquelles la logique applicative est principalement représentée par du bytecode compilé.

Dora est actuellement un outil de sécurité interne, et Gno.land n’a pas encore achevé un audit complet de l’ensemble de sa base de code, bien que des tests ciblés aient déjà produit des résultats reproductibles avec relativement peu de bruit.

L’entreprise prévoit d’étendre la couverture de Dora et de publier des résultats supplémentaires à mesure que le système sera déployé plus largement. Cette initiative pourrait offrir à Gno.land une couche de sécurité continue complétant les audits traditionnels et la recherche de vulnérabilités menée par des humains, tout en permettant de traiter les problèmes confirmés avant qu’ils ne soient découverts de l’extérieur.

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