Соучредитель Ethereum Виталик Бутерин недавно опубликовал твит, в котором выразил свой оптимизм по поводу важности формальной проверки кода с помощью искусственного интеллекта для повышения безопасности смарт-контрактов. Ошибки кода всегда были самым большим техническим риском при разработке технологии Ethereum, а искусственный интеллект продемонстрировал неограниченный потенциал в революционном процессе формальной проверки, обеспечив порядок смягчения этих рисков безопасности и улучшения стандартов безопасности экосистемы Web3. взволнован этой возможностью. Инструмент безопасности искусственного интеллекта под названием PropertyGPT, разработанный MetaTrust Lab, может стать лучшим решением этих проблем.
Проблемы формальной проверки смарт-контрактов
Хотя существует множество автоматизированных инструментов проверки безопасности смарт-контрактов, их эффективность по-прежнему сильно ограничена из-за сложности написания правил проверки для этих инструментов. В реальных приложениях логика смарт-контрактов обычно чрезвычайно сложна, и специалистам по безопасности приходится тратить много времени и экономических затрат на написание этих правил проверки. В то же время, поскольку логику смарт-контрактов сложно свести к набору универсальных правил, экспертам по безопасности приходится тратить много времени и энергии на написание правил. Сложность и экспертная зависимость этого процесса также ограничивают универсальное применение и эффективность инструментов автоматизированной проверки. Поэтому нам необходимо продолжить исследования и изучить, как автоматически писать правила безопасности или выполнять проверку безопасности смарт-контрактов, чтобы повысить эффективность проверки и уменьшить зависимость от экспертов, чтобы смарт-контракты могли использоваться более широко и надежно.
Как повысить безопасность Web3
В ответ на проблему проверки безопасности смарт-контрактов, как того требует время, появился PropertyGPT. Он инновационно использует технологию обработки естественного языка, особенно способность модели GPT, автоматически генерировать правила проверки безопасности для смарт-контрактов. Основное преимущество этой модели заключается в ее способности понимать расширенные характеристики кода и передавать знания. Она может не только автоматически генерировать эффективные и универсальные правила проверки, но также снизить зависимость от экспертов по безопасности и сэкономить затраты и время на написание. правила. PropertyGPT может быстро генерировать большое количество эффективных инвариантных правил проверки, которые подходят для разнообразия и сложности смарт-контрактов, соответствуют высоким стандартным требованиям аудита безопасности, повышают эффективность аудита безопасности смарт-контрактов, сокращают затраты и позволяют использовать более интеллектуальные методы проверки. контракты Проект может обеспечить безопасность на ранней стадии и укрепить основу безопасности экосистемы блокчейна. С развитием передовых технологий обработки естественного языка, таких как GPT, искусственный интеллект будет играть более важную роль в разработке, тестировании и проверке смарт-контрактов в будущем, обеспечивая надежную поддержку безопасного и эффективного развития технологии блокчейна.
- Создайте базу данных векторов. Собранные данные будут преобразованы в математические векторы — процесс, называемый векторизацией. Векторизация преобразует код и правила символического исполнения смарт-контракта в математические векторы, которые могут математически представлять его структурные и логические характеристики. Таким образом, PropertyGPT создает векторную базу данных (Vector DB), содержащую коды и правила смарт-контрактов. Эта база данных является основой для последующего анализа и сравнения.
- Сравнение сходства и выбор правил. Получив векторное представление кода смарт-контракта для тестирования, PropertyGPT сравнивает его сходство с векторами, хранящимися в базе данных векторов. На этом этапе система может выбрать несколько верхних правил, которые наиболее похожи на тестируемый код. Эти правила обеспечивают основу для последующего формирования спецификаций проверки.
- Создание спецификаций проверки. После выбора правил PropertyGPT предоставляет тестируемый код и эти правила в качестве входных данных для модели GPT. В сочетании с конкретным запросом модель GPT автоматически генерирует спецификацию (Spec) или свойство (Property) для проверяющего (Prover). Эти спецификации или атрибуты используются для управления процессом проверки безопасности для обеспечения безопасности смарт-контрактов.
Как предполагает понимание Виталика Бутерина, официальная проверка на основе искусственного интеллекта становится ключом к безопасности смарт-контрактов. Такие инновации, как PropertyGPT, готовятся изменить эту ситуацию, и люди полны ожиданий относительно влияния искусственного интеллекта на Web3. Поскольку эти достижения упрощают методы обеспечения безопасности, мы можем предвидеть будущее, в котором ИИ будет не только защищать децентрализованные экосистемы, но и стимулировать инновации.
В будущем интеграция искусственного интеллекта предвещает революционный сдвиг в безопасности Web3. Такие инструменты, как PropertyGPT, могут автоматизировать проверку, что позволяет быстро выявлять и устранять уязвимости.
О лаборатории МетаТраст
MetaTrust Labs — ведущий поставщик инструментов безопасности искусственного интеллекта Web3 и услуг аудита кода, созданных Наньянским технологическим университетом в Сингапуре. Мы предоставляем передовые решения искусственного интеллекта, которые позволяют разработчикам и участникам проекта защищать приложения Web3 и смарт-контракты. Наши комплексные услуги включают сканирование безопасности с помощью искусственного интеллекта, аудит кода, мониторинг смарт-контрактов и мониторинг транзакций. Интегрируя искусственный интеллект, мы обеспечиваем безопасную экосистему и повышаем доверие между пользователями и разработчиками.
Официальный сайт || Twitter || Linkedin || Присоединяйтесь к сообществу разработчиков , чтобы поговорить о безопасности ИИ
Все комментарии