AgentLISA adalah apa? Menangkap hacker senilai 7,3 juta dolar AS, perlombaan perlengkapan keamanan AI dimulai

AgentLISA adalah sistem operasi keamanan agen Web3 pertama di dunia, didukung AI yang menyediakan analisis keamanan kontrak pintar secara cerdas. Pada Desember 2025, penelitian Anthropic menunjukkan bahwa AI dapat memanfaatkan celah kontrak pintar dengan tingkat akurasi 55,88%, mensimulasikan pencurian sebesar 4,6 juta dolar AS. Namun, sistem multi-agen AgentLISA telah secara nyata mendeteksi celah dengan nilai lebih dari 7,3 juta dolar AS.

Anthropic membuktikan ancaman, AgentLISA membuktikan pertahanan

Desember 2025 menandai titik balik dalam keamanan blockchain. Tim riset Anthropic merilis temuan yang mengejutkan di bidang kripto: sistem AI mampu memanfaatkan celah kontrak pintar dengan tingkat keberhasilan 55,88%, mensimulasikan potensi pencurian dari kontrak dunia nyata sebesar 4,6 juta dolar AS. Tim Anthropic menggunakan SCONE-bench—dataset yang berisi 413 kontrak pintar rentan—untuk melatih model serangan mereka.

Jawaban atas apa itu AgentLISA menjadi sangat jelas dalam konteks ini: ini adalah respons langsung terhadap ancaman serangan AI. Tapi perbedaan utama yang tidak seimbang adalah: Anthropic membuktikan dalam simulasi bahwa AI dapat memecahkan kontrak pintar, sementara AgentLISA di lingkungan produksi terus membela hal tersebut. Ketika Anthropic merilis makalahnya, sistem multi-agen AgentLISA telah mendeteksi lebih dari 7,3 juta dolar AS celah nyata, mencakup protokol yang mengelola aset miliaran dolar.

Perbedaan ini sangat penting: Anthropic membuktikan bahwa ancaman nyata dan didorong oleh AI, sedangkan AgentLISA membuktikan bahwa pertahanan nyata, didukung AI, dan telah beroperasi secara massal. Sejak diluncurkan pada Juni 2025, AgentLISA telah menganalisis kontrak yang berpotensi menyebabkan kerugian lebih dari 1 miliar dolar AS. Ini bukan sekadar teori, melainkan berdasarkan celah yang benar-benar terdeteksi dalam kode produksi.

Kasus pertahanan nyata yang diverifikasi oleh AgentLISA

Arcadia Finance (350 ribu dolar AS): mendeteksi cacat akuntansi dalam protokol pinjaman, mencegah 3,5 juta dolar AS disalahgunakan dalam peristiwa likuidasi

Protokol Taiko: mengidentifikasi tiga celah tata kelola utama, mencegah manipulasi voting, dikonfirmasi oleh CEO dan diperbaiki sebelum deployment

Protokol Virtual: menemukan bug perlindungan sliding dalam kompetisi Code4rena, mencegah serangan sandwich dan MEV yang bernilai jutaan dolar

LISA-Bench: Benteng tak tertembus dengan keunggulan data 60 kali lipat

Inti kompetitif utama dari AgentLISA tersembunyi dalam dataset LISA-Bench. Respon AgentLISA sangat mengejutkan: LISA-Bench berisi 23.959 catatan celah yang diverifikasi secara profesional, mencakup tahun 2016 hingga 2024—dataset celah kontrak pintar terbesar yang pernah ada. Ini tidak hanya 60 kali lebih besar dari SCONE-bench, tetapi juga berisi 10.185 kasus celah lengkap yang langsung dilatih AI—25 kali lipat data yang tersedia dari dataset kompetitor mana pun.

Ini sangat penting: tingkat kompleksitas model AI bergantung pada data pelatihannya. Penelitian Anthropic membuktikan AI mampu menemukan celah, tetapi model mereka dilatih berdasarkan 413 contoh. Model pertahanan AgentLISA dilatih dengan 23.959 kasus yang diverifikasi secara profesional, mencakup evolusi kerentanan selama delapan tahun. Dalam perlombaan keamanan AI yang baru diumumkan oleh Anthropic, AgentLISA muncul dengan keunggulan amunisi 60 kali lipat.

Tiga fitur utama LISA-Bench membuatnya tak tertembus. Pertama, verifikasi profesional skala industri, semua entri diperiksa oleh 3.086 ahli, mencakup 19 platform terkemuka—Code4rena (38,1%), OpenZeppelin (11,0%), Halborn (9,2%), dan lain-lain. Kedua, kedalaman data selama delapan tahun dari 2016 hingga 2024 memungkinkan model mengenali evolusi celah dan memprediksi tren mendatang. Ketiga, 42,5% dari catatan berisi potongan kode lengkap yang rentan, memungkinkan model memahami mengapa celah ada dan bagaimana berinteraksi dengan kode di sekitarnya.

Para pesaing membutuhkan bertahun-tahun untuk menyalin keunggulan ini. Bahkan jika jumlah pesaing setara, mereka tidak dapat menyalin kedalaman data dari 2016 hingga 2024. Benteng data ini akan terakumulasi—setiap pemindaian meningkatkan akurasi, menarik lebih banyak pengembang, menghasilkan lebih banyak pemindaian, dan semakin meningkatkan akurasi.

Arsitektur multi-agen dan integrasi alur kerja

Jawaban tentang apa itu AgentLISA secara teknis adalah arsitektur AI multi-agen. Celah di dunia nyata jarang berdiri sendiri, melainkan berasal dari interaksi kompleks antar kontrak, transisi status tak terduga, dan kekurangan logika bisnis halus yang diabaikan secara sistematis oleh alat analisis statis. AgentLISA mengimplementasikan agen profesional yang berkoordinasi dan bekerja sama: agen analisis re-entrancy memeriksa urutan panggilan eksternal dan perubahan status, agen verifikasi kontrol akses mengonfirmasi model izin, agen manipulasi harga memeriksa ketergantungan oracle, agen konsistensi status melacak jalur eksekusi, dan agen logika bisnis memverifikasi bahwa implementasi sesuai dengan protokol yang diharapkan.

Agen-agen ini tidak bekerja secara terisolasi; mereka berkolaborasi, berbagi temuan, dan melakukan cross-verifikasi hasil, seperti tim riset keamanan siber terbaik. Ketika satu agen menandai pola mencurigakan, agen lain akan menyelidiki jalur kode terkait untuk menemukan vektor eksploitasi yang sebenarnya. Tingkat recall alat analisis statis tradisional terhadap celah dunia nyata hanya sekitar 3-8%, sedangkan arsitektur AgentLISA mampu mendeteksi 9 dari 10 celah utama OWASP (dibandingkan 5 dari 10 oleh analisis tradisional).

Lebih penting lagi, integrasi alur kerja. AgentLISA diintegrasikan ke dalam VSCode, Cursor, dan IDE lain, mendeteksi celah secara real-time saat pengkodean; otomatis melakukan pemeriksaan keamanan pada setiap PR di GitHub; mengintegrasikan pipeline CI/CD untuk otomatis memblokir deployment yang mengandung celah kritis; dan fitur x402 akses tanpa izin yang memungkinkan agen AI mandiri memverifikasi keamanan tanpa intervensi manusia. Ketika keamanan diotomatisasi di setiap alat yang digunakan pengembang, kemampuan pertahanan dapat berkembang seiring kecepatan pengembangan.

Pendanaan 12 juta dolar AS dan ekspansi ekosistem

AgentLISA mengumpulkan 12 juta dolar AS dari Redpoint Ventures, UoB Venture Management, Signum Capital, NGC Ventures, Hash Global, LongHash Ventures, dan lainnya. Argumen investasi sangat jelas: Anthropic membuktikan ancaman, AgentLISA membuktikan solusi, keunggulan 60 kali lipat LISA-Bench akan meningkat secara eksponensial, distribusi akan terkunci, dan manfaat ekonomi sangat meyakinkan (margin kotor lebih dari 80%, perkiraan pendapatan 6,5 juta dolar AS pada 2026).

Integrasi dengan BNB Chain pada Desember 2025 menunjukkan strategi masuk pasar. Setiap pengembang BNB Chain mendapatkan lima kali pemindaian gratis, diskon seumur hidup 20%, dukungan prioritas, dan subsidi proyek sebesar 1.000 dolar AS (dibandingkan harga pasar lebih dari 15.000 dolar). Puluhan ribu kontrak diluncurkan setiap tahun di BNB Chain, dan kolaborasi ini menciptakan distribusi skala besar.

$LISA Token ini mengatur insentif di antara pengembang, peneliti keamanan, verifikator, dan pengguna protokol. Manfaat praktis saat ini termasuk diskon 20-30% untuk pembayaran platform, voting tata kelola DAO, staking dengan imbal hasil tahunan 8-15%. Fitur yang direncanakan meliputi hadiah bug bounty, penyaringan intel ancaman, penyelesaian pasar agen AI, dan manfaat berjenjang.

AgentLISA adalah jawaban akhir di bidang keamanan blockchain: ini adalah satu-satunya sistem pertahanan berbasis AI yang mampu menandingi serangan yang didorong AI, dengan benteng data yang tak tertembus, saluran distribusi yang terkunci, dan efek jaringan yang terus terkumpul.