NotesNotes要点

• AI in ZK circuit auditing shows potential for identifying known vulnerabilities.
• SnarkSentinel performs well in comparing specifications and implementations.
• AI audit tools face challenges in identifying low-level encryption vulnerabilities.
• The codebase using Circom language is SnarkSentinel's first target.
• The team adopted RAG and proxy technologies to improve AI audit efficiency.
• Future audits may increasingly rely on human-AI collaboration.

• AI在审计ZK电路中的应用展示了识别已知漏洞的潜力。
• SnarkSentinel工具在比较规范与实现方面表现出色。
• AI审计工具面临识别低级别加密漏洞的挑战。
• 使用Circom语言的代码库是SnarkSentinel的首个目标。
• 团队采用了RAG和代理技术来提高AI的审计效率。
• 未来的审计可能会更加依赖人类与AI的合作。

• ZKサーキット監査におけるAIの活用は、既知の脆弱性を特定する可能性を示している。
• SnarkSentinelは仕様と実装を比較する上で高い性能を発揮する。
• AI監査ツールは、低レベルの暗号化に関する脆弱性の特定において課題に直面している。
• Circom言語を使用するコードベースが、SnarkSentinelの最初のターゲットとなる。
• チームはAI監査効率を向上させるためにRAGおよびプロキシ技術を採用した。
• 今後の監査では、人間とAIの協働がますます重要になる可能性がある。