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KelpDAO被盗2.92亿美元引发连锁反应:Aave遭撤资超54亿美元,借贷市场风险应重估

BlockBeats 消息,4 月 19 日,多链流动性质押平台 KelpDAO 今日凌晨遭攻击,攻击者从 KelpDAO 基于 LayerZero 的跨链桥中转出 116,500 枚 rsETH,约合 2.92 亿美元,是 2026 年目前为止规模最大的一起 DeFi 安全事件。约 46 分钟后,KelpDAO 作出响应。协议紧急暂停多签,冻结包括 LRT 存款池、提现合约、预言机及 rsETH 代币在内的核心组件。Kelp 表示已发现涉及 rsETH 的异常跨链活动,并已暂停主网及多个 L2 上的相关合约,同时正与 LayerZero 等共同进行根因分析。


攻击者随后发起的两次后续攻击均失败,暂停措施有效阻止了进一步资金流失。其试图额外转出 40,000 枚 rsETH(约 1 亿美元),若成功,总损失或将扩大至约 3.91 亿美元。攻击者迅速在 Aave、Compound、Euler、Fluid 等借贷协议中进行借贷,造成多个协议出现坏账。其中 Aave 产生约 1.77 亿美元至 1.96 亿美元坏账,Compound 产生约 3,940 万美元坏账,Euler 产生约 84 万美元坏账。Aave 受影响最大,其表示已冻结 V3 与 V4 中的 rsETH 市场,并表示该事件与 rsETH 资产相关,而非协议智能合约本身问题。Aave 表示正在评估事件后产生的借贷情况,并称若协议形成坏账,将「探索路径以弥补缺口」。


KelpDAO 攻击者将盗取的大部分 rsETH 存入 Aave 作为抵押借出 ETH,少部分被直接出售换成 ETH。黑客通过抵押与抛售共获取 106,466 枚 ETH(约 2.5 亿美元)。出于避险目的,超过 54 亿美元资产在黑客通过 Aave 抵押非法铸造的 rsETH 借走大量 ETH 后,从 Aave 紧急撤离。其中包括 Justin Sun 取回 65,584 枚 ETH (1.54 亿美元)。Aave 上 ETH 的资金利用率一度升至 100%。


Curve 创始人 Michael Egorov 发文表示:「本次事件正是当前普遍采用的「非隔离借贷」模式所带来的风险。该模式具备良好的扩展性,但风险更高,因此风险管理至关重要。Aave v4 的 hub and spoke(中心—辐射)模型,或许是迈向半隔离、更安全方向的一步。」


加密 KOL benmo.eth 发文表示,KelpDAO 的 rsETH 被盗事件影响深远,Aave 的安全「金身」被打破,统一型借贷市场的风险正重新进入巨鲸审视范围。Aave V4 与模块化借贷或将成为未来趋势,相关转型进程可能加速。DeFi 将停止扩展路线,转向更保守的安全模式,同时还需进一步应对 Anthropic Mythos 等 AI 驱动安全威胁。


Bankless 联合创始人 Ryan Sean Adams 发文表示,「加密遭黑客攻击的发生频率已达到历史最高水平。我认为这与 AI 有关。AI 正在赋予黑客「黑暗的超能力」。防御必须尽快跟上,我们已经没有时间了。」

AI 解读
这次事件是DeFi生态系统脆弱性的一次集中爆发,其影响远不止于一次简单的资产被盗。它触及了当前DeFi架构的几个核心痛点。

问题的根源在于跨链桥的安全漏洞。KelpDAO的rsETH是通过LayerZero跨链桥铸造的包装资产,攻击者利用了桥接合约的逻辑缺陷,非法生成了巨额rsETH。这再次证明,跨链桥作为连接不同区块链的价值通道,其本身已成为系统中最薄弱的安全环节。包装资产的安全性完全依赖于其底层桥接合约的可靠性,一旦桥被攻破,所有基于它产生的衍生资产都将面临信任危机。

随后,攻击的连锁效应凸显了“非隔离借贷”模式的巨大风险。攻击者将盗取的、本应毫无价值的rsETH作为优质抵押品存入Aave,借出了货真价实的ETH。Aave这类统一型借贷池将所有抵押品混合处理,默认所有被列入白名单的资产都具有同等信用。这种设计虽然提升了资本效率和用户体验,但也意味着单一资产的漏洞会迅速传染至整个协议,形成系统性风险。超过54亿美元的资金撤离正是市场对这种“一损俱损”模式的恐慌性反应。Aave V4计划采用的“中心—辐射”模型,其方向正是为了将不同资产的风险进行隔离,这起事件无疑会加速这一转型。

从风险管理的角度看,借贷协议对抵押品的风险评估需要更加精细化和动态化。不能将LRT等复杂衍生品与原生资产(如ETH)简单等同。需要对资产的底层依赖、智能合约复杂性、流动性深度等进行更严格的分层评估。这起事件后,巨鲸和机构投资者肯定会重新审视他们在统一型借贷市场中的风险敞口。

最后,关于AI与安全的关系,观点是辩证的。AI确实能赋能攻击者,自动化地发现代码漏洞或进行更复杂的社会工程学攻击。但同样,AI也能极大地增强防御能力,例如进行更智能的实时监控、异常交易检测和自动化的应急响应。未来的安全竞赛将是AI驱动攻防两端的对抗。防御体系必须进化,从依赖事后审计转向构建具有弹性和自愈能力的协议设计。这起事件不是一个终点,而是DeFi走向更成熟、更安全阶段必须经历的阵痛。
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