BitsLabAI Scanner remporte la deuxième place lors de la compétition d'audit, surpassant de nombreux auditeurs
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BitsLabAI Scanner remporte la deuxième place lors de la compétition d'audit, surpassant de nombreux auditeurs
BitslabAI Scanner utilise un scanner piloté par l'IA pour surpasser la majorité des auditeurs lors de concours d'audit.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesIntroduction
TechFlow a développé un agent d'audit IA de pointe, BitsLabAI Scanner, spécialement conçu pour analyser et protéger les applications Web3. Nous avons récemment testé cette technologie lors du concours public d'audit SuiDex, avec des résultats exceptionnels. BitsLabAI Scanner a utilisé son scanneur piloté par l'IA pour surpasser la majorité des auditeurs humains lors de la compétition, permettant à notre équipe d'obtenir la deuxième place.
Contexte
L'écosystème Web3 s'étend à une vitesse stupéfiante, et les contrats intelligents deviennent de plus en plus complexes. Bien que cette innovation soit passionnante, elle expose également à de graves risques de sécurité, notamment dans des écosystèmes émergents comme Sui. Auditer des contrats intelligents écrits en Move constitue une tâche ardue, faute de données historiques suffisantes sur les vulnérabilités et d'outils matures comparés au monde EVM.
Pour combler ce déficit critique en matière de sécurité, TechFlow a développé un agent IA de pointe, BitsLabAI Scanner, spécialement destiné à analyser et sécuriser les applications Web3. Nous avons récemment testé cette technologie lors du concours public d'audit SuiDex, avec des résultats remarquables. BitsLabAI Scanner a utilisé son scanneur alimenté par l'IA pour surpasser la plupart des auditeurs humains durant la compétition, aidant notre équipe à remporter la deuxième place. Cela démontre la puissante capacité de BitsLabAI Scanner à détecter des vulnérabilités critiques que l'on risquerait autrement de manquer sans l'aide de l'IA.
Pourquoi avons-nous conçu un BitsLabAI Scanner centré sur la sécurité ?
Le domaine de la sécurité blockchain est en pleine transformation grâce aux avancées fondamentales en intelligence artificielle. Bien que les grands modèles linguistiques généralistes (LLMs) soient aujourd'hui capables d'effectuer une analyse préliminaire du code des contrats intelligents, ils manquent souvent de la spécialisation et de la pensée antagoniste nécessaires à un audit rigoureux en matière de sécurité. Ces modèles sont d'excellents assistants, mais ils ne sont pas des auditeurs.
Pour combler cet écart critique, nous avons conçu une architecture multicouche axée sur la sécurité : BitsLabAI Scanner. Il ne s'agit pas d'un modèle unique et massif, mais d'un système intégré où plusieurs composants IA spécialisés travaillent en synergie. Chaque composant est dédié à un défi spécifique lié à la sécurité des contrats intelligents :
● Analyse sémantique du code : comprendre l'intention et la logique du code, au-delà de la simple syntaxe, afin de saisir l'objectif métier du contrat.
● Détection de vulnérabilités : entraîné sur de vastes jeux de données comprenant des vulnérabilités connues et des anti-patrons, allant des attaques par réentrance aux vecteurs de manipulation économique complexes.
● Simulation d'attaques : un composant avancé tente de générer et valider automatiquement des chemins d'attaque potentiels afin de confirmer si une vulnérabilité théorique peut réellement être exploitée.
Cette approche intégrée permet à l'IA de découvrir des défauts logiques complexes et des vecteurs d'attaque dissimulés, souvent négligés aussi bien par les IA généralistes que par les audits humains. En combinant la rapidité et l'échelle de l'IA avec la précision des experts en sécurité, notre cadre offre une analyse plus approfondie et complète, assurant proactivement la protection des nouvelles générations d'applications Web3.
De la théorie à la pratique : la véritable puissance de BitsLabAI Scanner
La force de BitsLabAI Scanner réside dans sa capacité à dépasser les limites de l'analyse statique traditionnelle. Il ne se contente pas de vérifier si le code contient des éléments de liste de vulnérabilités connues, mais simule le processus de pensée d'un chercheur en sécurité de haut niveau. Il analyse non seulement ce que le code fait réellement, mais aussi ce qu'il pourrait être forcé de faire. Cela inclut la compréhension des incitations économiques, des cas limites potentiels, ainsi que des nouvelles méthodes d'attaque qui exigent une pensée antagoniste pour être découvertes.
Cette méthode approfondie et sensible au contexte a été la pierre angulaire de notre succès lors de l'audit de SuiDex. L'IA n'a pas simplement fourni une liste de problèmes potentiels, mais a produit un ensemble de connaissances exploitables hiérarchisées, guidant directement les experts vers les vulnérabilités les plus critiques. Voici les capacités fondamentales ayant soutenu cette analyse, illustrées par des exemples concrets issus de SuiDex :
● Détection automatisée de vulnérabilités : recherche systématique des vulnérabilités courantes et rares dans les contrats, notamment les réentrances, les débordements d'entiers, les problèmes de contrôle d'accès et les erreurs de précision.
● Compréhension du contexte : analyse des interactions entre différents modules internes du contrat ainsi que des appels externes, afin d'identifier les défauts logiques pouvant apparaître dans des dépendances complexes.
● Précision et exactitude : minimisation maximale des faux positifs tout en maintenant une reconnaissance fiable des véritables risques.
● Évolutivité : capacité à auditer efficacement de grandes bases de code complexes, adaptées à divers projets blockchain.
Faire face aux défis : découvertes clés lors du concours d'audit SuiDex qui ont surpassé les auditeurs humains
Lors de l'analyse pilotée par l'IA du protocole SuiDex, nous avons obtenu des résultats très élevés, découvrant plusieurs vulnérabilités susceptibles de compromettre l'intégrité de la plateforme et les fonds des utilisateurs. Au final, nous avons identifié 7 vulnérabilités critiques et 3 vulnérabilités graves, démontrant ainsi la profondeur de notre analyse.
Bien que la liste complète reste confidentielle, les exemples représentatifs suivants illustrent suffisamment les capacités de l'IA :
1. Découverte critique : incompatibilité des systèmes mathématiques dans les calculs principaux (SUIDEXCA-122)
● Problème : la bibliothèque de mathématiques à virgule fixe du protocole utilise simultanément deux systèmes mathématiques incompatibles. Sur le plan logique, les calculs sont effectués selon une décomposition binaire (puissances de 2), tandis que la norme de précision du protocole repose sur un système décimal (puissances de 10). Exécuter des opérations binaires dans un cadre décimal revient à mélanger des mètres et des pieds dans une même formule sans conversion.
● Impact : toutes les opérations de multiplication et division non triviales produisent nécessairement des résultats imprévisibles et erronés. Il s'agit d'une véritable bombe à retardement susceptible de compromettre entièrement la fiabilité de l'AMM, entraînant de graves écarts financiers et une perte de confiance des utilisateurs.
Cette découverte illustre la capacité de l'IA à identifier des défauts mathématiques profonds, bien au-delà des simples failles superficielles dans le code.
2. Découverte critique : indicateur logique incorrect dans le Swap
● Problème : la fonction principale responsable de l'échange Token A → Token B appelle une bibliothèque interne pour calculer le montant requis en entrée, mais transmet par erreur un paramètre codé en dur, induisant la bibliothèque en erreur quant au sens de l'échange (Token B → Token A).
● Impact : cette petite erreur conduit à un calcul erroné du montant d'entrée pour chaque transaction, provoquant des prix injustes ou des échecs directs d'échanges, compromettant gravement la fonction centrale du DEX.
Cette découverte met en lumière la capacité de l'IA à effectuer une analyse contextuelle inter-fonctionnelle. Elle n'a pas analysé une fonction isolément, mais a suivi le chemin complet d'exécution pour identifier une contradiction logique cruciale.
3. Découverte grave : vulnérabilité de libération infinie de jetons (SUIDEXCA-30)
● Problème : la logique de calcul temporel des jetons récompense comporte une légère erreur, empêchant de limiter correctement l'émission maximale conformément au calendrier prévu de 3 ans.
● Impact : le protocole continuera à frapper indéfiniment de nouveaux jetons, largement au-delà du calendrier établi. Cela ruinerait totalement le modèle économique du projet, provoquerait une inflation massive, détruirait la valeur du jeton et trahirait les engagements pris envers la communauté.
Cet exemple démontre la capacité de l'IA à analyser la logique métier et ses conséquences économiques à long terme, préservant ainsi l'intégrité financière du protocole.
Notre rapport détaillé a été partagé rapidement avec l'équipe de développement de SuiDex, qui a confirmé ces découvertes et pris immédiatement des mesures correctives.
Pas seulement une deuxième place : la valeur et la signification derrière BitsLabAI Scanner
La performance remarquable de BitsLabAI Scanner lors du concours d'audit SuiDex, qui lui a valu la deuxième place ainsi que la découverte d'un grand nombre de vulnérabilités critiques et graves, prouve ses capacités avancées. Ce succès valide non seulement l'efficacité de BitsLabAI Scanner dans l'audit de sécurité des contrats intelligents, mais renforce également notre engagement en faveur d'un avenir de sécurité décentralisée.
Avec l'expansion continue des écosystèmes blockchain, la demande croissante pour des solutions de sécurité robustes et efficaces ne fera que s'amplifier. BitsLabAI Scanner est prêt à relever ce défi, en regardant résolument vers l'avenir.
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