Благодаря технологии блокчейна смарт-контракты, являющиеся краеугольным камнем децентрализованных приложений, продемонстрировали большой потенциал и ценность во многих областях, таких как финансы и управление цепочками поставок. Однако по мере увеличения количества смарт-контрактов становится еще более важным обеспечить безопасность и надежность их кода. После развертывания смарт-контракта его код невозможно изменить, а любые логические лазейки могут привести к значительным финансовым потерям. Поэтому разработка эффективного и точного метода аудита смарт-контрактов имеет решающее значение для защиты пользовательских активов и поддержания работоспособности экосистемы блокчейна. Хотя большие языковые модели (LLM) продемонстрировали большой потенциал в области аудита смарт-контрактов, существующие технологии по-прежнему сталкиваются со многими проблемами. Например, даже самая продвинутая модель GPT-4 в сочетании с технологией генерации с расширенным поиском (RAG) может достичь точности только 30% при аудите смарт-контрактов. Это ограничение главным образом связано с тем, что существующие LLM предварительно обучаются на общих корпусах текста/кода без точной настройки для конкретной области аудита смарт-контрактов Solidity. Для решения этой проблемы Aegis предлагает структуру TrustLLM, которая предоставляет новый, интуитивно понятный метод аудита смарт-контрактов путем объединения агентов тонкой настройки и агентов на основе LLM и способна генерировать результаты аудита с разумными объяснениями. Предложение TrustLLM не только повышает точность аудита смарт-контрактов, но и дает новую надежду в области безопасности блокчейна.

Важность и проблемы аудита смарт-контрактов

Смарт-контракты, являющиеся основным компонентом технологии блокчейн, представляют собой программы, которые автоматически выполняют условия контракта и обеспечивают прозрачность и невозможность подделки транзакций без вмешательства третьей стороны. В сфере децентрализованных финансов (DeFi) роль смарт-контрактов особенно важна, поскольку они отвечают за обработку и запись большого количества финансовых транзакций и управление цифровыми активами на миллиарды долларов. Однако, поскольку смарт-контракты трудно изменить после развертывания, любые ошибки или уязвимости в коде могут привести к потере средств или другим проблемам безопасности, что делает безопасность смарт-контрактов проблемой, которую нельзя игнорировать. С быстрым развитием DeFi также увеличивается количество и сложность смарт-контрактов, что увеличивает риск потенциальных уязвимостей. Если в смарт-контрактах имеются уязвимости, они могут быть использованы злонамеренно, что приведет к краже средств, манипулированию контрактами или другим формам потерь. Поэтому становится крайне важно проводить тщательный и точный аудит смарт-контрактов, чтобы гарантировать, что они остаются стабильными и безопасными перед лицом различных потенциальных атак. Целью аудита смарт-контрактов является выявление и устранение всех потенциальных уязвимостей безопасности до того, как контракт будет развернут и использован. Это не только помогает защитить средства инвесторов и пользователей, но также помогает поддерживать репутацию и доверие рынка к платформе DeFi. Поскольку технология блокчейна продолжает развиваться, а сфера ее применения расширяется, важность аудита смарт-контрактов будет продолжать расти, становясь ключевым звеном в обеспечении безопасности и здорового развития всей экосистемы DeFi.

TrustLLM: инновационное решение для аудита смарт-контрактов

TrustLLM представляет собой крупную инновацию в области аудита смарт-контрактов, предоставляя аудиторам интуитивно понятный и эффективный метод аудита за счет сочетания точной настройки и агентов на основе большой языковой модели (LLM). Ядро этой структуры лежит в уникальном двухэтапном методе тонкой настройки, который специально разработан и оптимизирован для нужд аудита смарт-контрактов Solidity. На первом этапе TrustLLM использует методы тонкой настройки для обучения модели детектора. Цель этой модели — определить, есть ли уязвимости в коде смарт-контракта. Благодаря большому объему обучающих данных модель детектора учится анализировать код и принимать решения о том, безопасен он или нет. Точная настройка на этом этапе имеет решающее значение, поскольку она закладывает основу для всего процесса аудита, позволяя модели точно распознавать потенциальные уязвимости безопасности. Второй этап тонкой настройки фокусируется на модели рассуждения, задача которой — сгенерировать причину уязвимости. Как только модель детектора идентифицирует потенциальную уязвимость, модель рассуждения дополнительно анализирует код, чтобы подробно объяснить, почему существует уязвимость и какой конкретный тип уязвимости. Этот углубленный анализ не только помогает аудиторам понять природу проблемы, но и дает подсказки для ее устранения.

Двухэтапный подход TrustLLM к тонкой настройке имитирует интуицию и аналитический процесс экспертов во время процесса аудита. Во-первых, он выполняет предварительную оценку риска с помощью модели детектора, аналогично интуитивному суждению аудитора о коде. Затем с помощью модели рассуждения выполняется углубленный анализ причин, точно так же, как эксперт проводит подробный анализ после обнаружения проблемы. Кроме того, TrustLLM также представляет двух агентов на базе LLM — Ranker и Critic. Эти агенты итеративно оценивают и обсуждают многочисленные причины уязвимости, созданные моделью рассуждения, в конечном итоге выбирая наиболее подходящее объяснение. Этот механизм совместной работы не только повышает точность результатов аудита, но и расширяет возможности модели обрабатывать сложные сценарии уязвимостей.

Практические эффекты применения и конкурентные преимущества TrustLLM

Инновационная структура TrustLLM не только повышает эффективность и точность аудита смарт-контрактов, но также предоставляет аудиторам более глубокое понимание. Таким образом, TrustLLM может помочь аудиторским группам более эффективно выявлять и устранять потенциальные уязвимости безопасности, тем самым защищая приложения блокчейна от злоумышленников. Поскольку технологии Web3 и блокчейн продолжают развиваться, TrustLLM и лежащая в его основе технология станут ключевым инструментом для обеспечения безопасности децентрализованных приложений. Производительность TrustLLM сравнивается с несколькими существующими методами аудита смарт-контрактов, включая LLM на основе подсказок (например, GPT-4 и GPT-3.5) и другими точно настроенными моделями (такими как CodeBERT, GraphCodeBERT, CodeT5, UnixCoder). Эти сравнения призваны продемонстрировать прогресс и эффективность TrustLLM в области аудита смарт-контрактов.

Во-первых, TrustLLM демонстрирует значительные преимущества в производительности обнаружения по сравнению с LLM, основанным на обучении подсказкам. Хотя GPT-4 и GPT-3.5 в настоящее время являются наиболее продвинутыми языковыми моделями, они не так хорошо справляются с задачами аудита смарт-контрактов, как TrustLLM. Это происходит главным образом потому, что TrustLLM настроен специально для домена аудита смарт-контрактов Solidity, в то время как существующие LLM предварительно обучены на общих корпусах текста/кода. Двухэтапный подход точной настройки TrustLLM позволяет более точно выявлять и учитывать уязвимости в смарт-контрактах, тогда как LLM на основе подсказок могут быть ограничены в решении задач, специфичных для предметной области. Во-вторых, TrustLLM также работает лучше по сравнению с традиционными тонко настроенными моделями. CodeBERT, GraphCodeBERT, CodeT5 и UnixCoder — это полная настройка модели под конкретные задачи, но TrustLLM превосходит эти модели по множеству показателей производительности. Например, TrustLLM достигает более высоких оценок по шкале F1, точности и точности, что указывает на то, что он более эффективен в обнаружении уязвимостей смарт-контрактов. Это преимущество можно объяснить уникальной архитектурой TrustLLM, которая сочетает в себе модели детекторов и рассуждений и итеративно оптимизирует их с помощью агентов LLM, тем самым повышая точность и надежность аудита. Кроме того, TrustLLM разработан с учетом эффективности параметров и вычислительных затрат. Используя облегченные методы тонкой настройки, такие как LoRA (адаптация низкого ранга), TrustLLM может снизить потребление ресурсов, сохраняя при этом преимущества больших моделей. Это делает TrustLLM не только превосходящим существующие технологии по производительности, но также более осуществимым и масштабируемым в практических приложениях. Наконец, результаты оценки TrustLLM также показывают его превосходство в соответствии с реальными целями. По сравнению с GPT-4, объяснения уязвимостей, созданные TrustLLM, более соответствуют реальным причинам, что еще раз доказывает его практичность и точность при аудите смарт-контрактов. Подводя итог, TrustLLM демонстрирует значительные преимущества по сравнению с существующими технологиями, будь то с точки зрения производительности обнаружения, эффективности параметров или практической ценности применения. Эти результаты сравнения подчеркивают потенциал TrustLLM в области аудита смарт-контрактов и открывают новые направления для будущих исследований и приложений безопасности Web3. Благодаря постоянному развитию технологии блокчейн TrustLLM и подобные технологии будут играть все более важную роль в обеспечении безопасности смарт-контрактов и содействии разработке децентрализованных приложений.

Случаи применения TrustLLM

Случаи применения TrustLLM в основном сосредоточены на аудите смарт-контрактов двух нераскрытых баунти-проектов на платформе Code4rena. Code4rena — это известная баунти-платформа, призванная поощрять исследователей безопасности обнаруживать и сообщать об уязвимостях безопасности в проектах блокчейнов. Сотрудничая с платформой, исследователи могут применять TrustLLM к реальным задачам аудита смарт-контрактов, чтобы проверить его эффективность и практичность в реальном мире. В ходе аудита TrustLLM продемонстрировала свои мощные возможности обнаружения уязвимостей. Он не только идентифицирует известные типы уязвимостей, но также обеспечивает углубленный анализ потенциальных угроз безопасности и подробное объяснение причины уязвимости. Исследователи использовали TrustLLM для проведения всестороннего анализа смарт-контрактов двух проектов и обнаружили 6 критических уязвимостей. Обнаружение этих уязвимостей чрезвычайно ценно для проектных групп, поскольку они могут быть использованы злоумышленниками, что приведет к потере активов или другим нарушениям безопасности. Стоит отметить, что обнаружение данных уязвимостей было признано командой проекта или экспертами по аудиту. Это означает, что TrustLLM не только добился технического успеха, но и получил признание отраслевых экспертов в области практического применения. Это достижение еще раз доказывает практичность и надежность TrustLLM в области аудита смарт-контрактов. Кроме того, в документе также упоминается особый случай, когда уязвимость не была обнаружена ни одним из существующих инструментов, но была успешно идентифицирована TrustLLM. Команда проекта и эксперты по аудиту сочли это открытие важным вкладом в безопасность, подчеркивающим инновации и дальновидность TrustLLM в аудите безопасности смарт-контрактов. Благодаря этим практическим примерам TrustLLM демонстрирует свой потенциал в области безопасности Web3, особенно в аудите смарт-контрактов. Его успешное применение не только обеспечивает более высокий уровень безопасности блокчейн-проектов, но и открывает новое направление для будущих инструментов и методов аудита смарт-контрактов. Поскольку экосистема Web3 продолжает развиваться и развиваться, применение TrustLLM и подобных технологий будет становиться все более важным, обеспечивая прочную основу для безопасности и стабильности децентрализованных приложений.

Aegis: первый в мире независимый и прибыльный аудитор ИИ

В сегодняшней быстро развивающейся экосистеме Web3 аудит безопасности смарт-контрактов стал важнейшим звеном. В громком конкурсе по аудиту смарт-контрактов компания Aegis получила высокий бонус 23016U за свою превосходную технологию аудита смарт-контрактов. Это достижение, несомненно, укрепило лидерство стоящей за ней команды исследований и разработок в области исследований безопасности смарт-контрактов. Успех Aegis обусловлен ее уникальной технологической архитектурой TrustLLM, которая является первой крупномасштабной моделью, специально созданной для обеспечения безопасности Web3. TrustLLM сочетает в себе тонкую настройку и агенты на основе больших языковых моделей (LLM), чтобы обеспечить интуитивно понятный и глубокий подход к аудиту смарт-контрактов. Он имитирует работу опытных аудиторов — процесс, который не только повышает точность аудита, но и обеспечивает интерпретируемость результатов аудита. В то же время технологические инновации Aegis не ограничиваются структурой TrustLLM.Она также использует передовую технологию RAG и принципы сопоставления знаний больших моделей и распознавания сцен для обучения с помощью структурированной базы знаний об уязвимостях и кодовых данных для моделирования логики мышления человеческого аудита. эксперты.Проводить умные аудиты. Это позволяет Aegis эффективно и точно обнаруживать логические уязвимости в смарт-контрактах и ​​риски безопасности, связанные с экономическими моделями, предоставляя разработчикам ценные гарантии безопасности перед развертыванием контрактов. Aegis обслуживает широкий круг клиентов, включая не только профессиональных аудиторов, но и девелоперов. Он поддерживает несколько языков программирования блокчейнов, таких как Go, Rust, Solidity и Move, охватывая практически все основные среды разработки блокчейнов. Многоуровневые планы обслуживания, предоставляемые Aegis, от бесплатной пробной до профессиональной версии, разработаны с учетом потребностей различных пользователей и обеспечивают гибкий и удобный пользовательский опыт. Добавление Aegis не только добавляет мощный AI-агент в экосистему AgentLayer, но также обеспечивает безопасное и эффективное решение для аудита для сообщества разработчиков Web3. Ожидается, что благодаря постоянным итеративным обновлениям Aegis и опыту решения реальных задач по вознаграждению она приведет аудит безопасности блокчейна в новую эпоху интеллекта и обеспечит прочную основу безопасности для разработки децентрализованных приложений.

Об агентском слое

Будучи первой публичной сетью децентрализованных агентов ИИ, AgentLayer продвигает экономику агентов и транзакции с активами ИИ в блокчейне L2, вводя токен $AGENT. Его протокол AgentLink поддерживает обмен информацией и сотрудничество между несколькими агентами для достижения децентрализованного управления ИИ.

Сайт || Твиттер || Telegram || Discord