BitsLabAI Scannerが監査コンテストで多数の監査担当者を上回り、第2位を獲得
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BitsLabAI Scannerが監査コンテストで多数の監査担当者を上回り、第2位を獲得
BitslabAI ScannerはAI駆動スキャナーを活用して、監査コンテストで多数の監査担当者に勝利します。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察序論
Bitslabは最先端のAI監査エージェントBitsLabAI Scannerを開発しました。これはWeb3アプリケーションの分析と保護を専門とするツールです。最近、SuiDexパブリック監査コンテストでこの技術をテストしたところ、非常に優れた結果が得られました。BitslabAI ScannerはAI駆動型スキャナーを活用し、監査競技において大多数の監査担当者を上回る成果をあげ、私たちのチームは2位という成績を収めました。
背景
Web3エコシステムは驚異的なスピードで拡大しており、スマートコントラクトもますます複雑になっています。このような革新は刺激的ですが、Suiのような新興エコシステムでは重大なセキュリティリスクも伴います。Move言語で書かれたスマートコントラクトを監査することは困難な課題であり、EVM世界と比較して歴史的な脆弱性データや成熟したツールが不足しているためです。
この重要なセキュリティギャップに対処するため、BitslabはWeb3アプリケーションの分析・保護に特化した最先端AIエージェント「BitsLabAI Scanner」を開発しました。最近のSuiDexパブリック監査コンテストでのテストで、その技術は非常に優れた成果を示しました。BitsLabAI ScannerはAI駆動スキャナーにより、監査競技で多くの人間の監査担当者を上回り、チームに2位の成績をもたらしました。 これは、AIの支援がなければ見過ごされがちな重要なセキュリティ脆弱性を、BitsLabAI Scannerが強力に発見できることを示しています。
なぜセキュリティ最優先のBitsLabAI Scannerを構築したのか
オンチェーンセキュリティの世界は、基盤となるAIによって根本的に変化しつつあります。現在の汎用大型言語モデル（LLM）はスマートコントラクトコードの初期分析能力を持っていますが、厳密なセキュリティ監査に必要な専門性や対抗的思考にはしばしば欠けています。これらのモデルは優れたアシスタントですが、監査員ではありません。
この重要なギャップを埋めるために、私たちはセキュリティ最優先の多層アーキテクチャ――BitslabAI Scannerを構築しました。これは単一の大規模モデルではなく、複数の専用AIコンポーネントが協調して動作する統合システムです。各コンポーネントはスマートコントラクトセキュリティにおける特定の課題に特化しています：
● 意味コード分析：構文レベルを超えて、コードの意図や論理、さらにはコントラクトのビジネス目的を理解します。
● 脆弱性検出：再入攻撃から複雑な経済操作ベクトルまで、既知の脆弱性とアンチパターンの膨大なデータセットに基づいて訓練されています。
● 攻撃シミュレーション：高度なコンポーネントが潜在的な攻撃パスを自主的に生成・検証し、理論上の脆弱性が実際に悪用可能かどうかを確認します。
この統合的アプローチにより、AIは汎用AIや人間による監査でも見逃されがちな複雑な論理的欠陥や隠れた攻撃ベクトルを発見できます。AIの速度とスケール、そしてセキュリティ専門家の精度を組み合わせることで、当社のフレームワークはより深く包括的な分析を実現し、次世代Web3アプリケーションに能動的なセキュリティ保護を提供します。
概念から実践へ：BitslabAI Scannerが示した真の実力
BitslabAI Scannerの能力は、従来の静的解析の限界を突破することにあります。それは単にコードが既知の脆弱性リストに含まれているかをチェックするのではなく、トップクラスのセキュリティ研究者の思考プロセスを模倣します。コードが実際に何をしているかだけでなく、どのような状況で何を強制されるかも分析します。これには経済的インセンティブ、潜在的な境界条件、対抗的思考が必要な新しい攻撃手法の理解が含まれます。
この深くコンテキストを意識したアプローチこそが、SuiDex監査で成功した基盤でした。AIは潜在的な問題のリストを提供するだけでなく、監査専門家が最も重要な脆弱性を直接突き止めるための優先順位付けされた実行可能な洞察を出力しました。以下は今回の分析を支えた主要な能力と、具体的なSuiDex事例です：
● 自動脆弱性検出：再入、整数オーバーフロー、アクセス制御の問題、精度エラーなど、一般的および非典型的な脆弱性をスキャンします。
● コンテキスト理解：コントラクト内の異なるモジュール間の相互作用や外部呼び出しを分析し、複雑な依存関係下で生じうる論理的欠陥を特定します。
● 正確性と信頼性：誤検出を最小限に抑えつつ、実際のリスクを高精度で識別します。
● 拡張性：大規模かつ複雑なコードベースを効率的に監査でき、さまざまなブロックチェーンプロジェクトに適用可能です。
挑戦に直面：SuiDex監査コンテストで人間の監査担当者を上回った決定的発見
SuiDexプロトコルに対するAI駆動分析では非常に高い効果を上げ、プラットフォームの完全性とユーザーファンドを脅かす可能性のある複数の脆弱性を発見しました。最終的に、7つの重要脆弱性と3つの高リスク脆弱性を特定し、分析の深さを示しました。
詳細なリストは非公開としていますが、以下の代表的事例はAIの能力を十分に示しています：
1. 重要発見：コア算術における互換性のない数学体系（SUIDEXCA-122）
● 問題：プロトコルの固定小数点数学ライブラリは、互換性のない二つの数学体系を同時に使用していました。論理的には2のべき乗（バイナリ分解）を計算に使用していた一方、プロトコルの精度基準は10のべき乗（十進数）に基づいていました。十進法の枠組みの中でバイナリ演算を行うことは、換算なしに同じ式の中でメートルとフィートを混在させるようなものです。
● 影響：すべての非自明な乗除算は予測不能で誤った結果を必然的に生じます。これはいつ爆発してもおかしくない時限爆弾であり、AMM全体の信頼性を完全に損ない、重大な財務差異とユーザー信頼の喪失を引き起こします。
この発見は、AIが表面的なコードのバグではなく、深い数学的欠陥を発見できる能力を示しています。
2. 重要発見：誤ったSwapロジックフラグ
● 問題：Token A → Token B の交換を実行する主要関数は、必要な入力金額を計算するために内部ライブラリを呼び出しますが、誤ってハードコードされたパラメータを渡しており、ライブラリは逆方向の交換（Token B → Token A）が行われていると認識してしまいます。
● 影響：このわずかなミスにより、プロトコルは各取引の入力金額を誤って計算し、取引価格の不正または取引の完全な失敗を引き起こします。DEXのコア機能を深刻に損ないます。
この発見は、AIが関数間のコンテキストを追跡し、論理的矛盾を特定する能力を持っていることを示しています。特定の関数を孤立して分析するのではなく、実行パス全体をトレースしています。
3. 高リスク発見：無限トークン放出脆弱性（SUIDEXCA-30）
● 問題：報酬トークンの時間計算ロジックに微細な誤りがあり、設定された3年計画に従って発行上限を適切に制限できていませんでした。
● 影響：プロトコルは定められた期間を超えて無期限に新規トークンを鋳造し続けます。これはプロジェクトのトークノミーを完全に破壊し、インフレを引き起こし、トークン価値を破壊し、コミュニティへの約束を裏切ることになります。
この事例は、AIがビジネスロジックとその長期的な経済的帰結を分析することで、プロトコルの金融的完全性を守れることを示しています。
私たちの詳細なレポートはSuiDex開発チームにタイムリーに共有されており、彼らもこれらの発見を確認し、即座に修正措置を講じています。
単なる2位ではない：BitslabAI Scannerが持つ価値と意義
BitslabAI ScannerはSuiDex監査コンテストで卓越した成果をあげ、2位を獲得し、多数の重要および高リスク脆弱性を発見しました。これはその先進的な能力を証明するものです。この達成は、BitslabAI Scannerのスマートコントラクト監査における有効性を検証するだけでなく、分散型セキュリティ未来の構築という私たちのコミットメントをさらに強化しています。
ブロックチェーンエコシステムの継続的な拡大に伴い、強力で効率的なセキュリティソリューションへの需要は増加し続けるばかりです。BitslabAI Scannerは、この課題に立ち向かい、未来に備える準備ができています。
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