BitsLabAI Scanner vượt qua nhiều kiểm toán viên trong cuộc thi kiểm toán, giành giải nhì
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
BitsLabAI Scanner vượt qua nhiều kiểm toán viên trong cuộc thi kiểm toán, giành giải nhì
BitslabAI Scanner sử dụng máy quét được hỗ trợ bởi AI để vượt qua phần lớn các kiểm toán viên trong các cuộc thi kiểm toán.
Chuyên sâu báo cáo Web3Giới thiệu
Bitslab đã phát triển một hệ thống Agent AI tiên tiến nhất, Bộ quét BitsLabAI, chuyên dùng để phân tích và bảo vệ các ứng dụng Web3. Chúng tôi gần đây đã thử nghiệm công nghệ này trong cuộc thi kiểm toán công khai SuiDex và đạt được kết quả xuất sắc. Bộ quét BitsLabAI đã vượt qua phần lớn các kiểm toán viên trong cuộc thi nhờ bộ quét điều khiển bằng AI, giúp đội của chúng tôi giành vị trí thứ hai.
Giới thiệu bối cảnh
Hệ sinh thái Web3 đang mở rộng với tốc độ đáng kinh ngạc, các hợp đồng thông minh ngày càng trở nên phức tạp. Mặc dù sự đổi mới này rất hấp dẫn, nhưng nó cũng mang lại những rủi ro an ninh nghiêm trọng, đặc biệt là trong các hệ sinh thái mới nổi như Sui. Việc kiểm toán các hợp đồng thông minh viết bằng ngôn ngữ Move là một nhiệm vụ khó khăn do thiếu dữ liệu lỗ hổng lịch sử và các công cụ trưởng thành so với thế giới EVM.
Để giải quyết khoảng trống an ninh then chốt này, Bitslab đã phát triển một hệ thống Agent AI tiên tiến, Bộ quét BitsLabAI, chuyên dùng để phân tích và bảo vệ các ứng dụng Web3. Chúng tôi gần đây đã thử nghiệm công nghệ này trong cuộc thi kiểm toán công khai SuiDex và đạt được kết quả xuất sắc. Bộ quét BitslaAI đã vượt qua phần lớn các kiểm toán viên trong cuộc thi nhờ bộ quét điều khiển bằng AI, giúp đội của chúng tôi giành vị trí thứ hai. Điều này thể hiện rõ khả năng mạnh mẽ của Bộ quét BitsLabAI trong việc phát hiện các lỗ hổng an ninh quan trọng, những lỗ hổng có thể bị bỏ qua nếu không có sự hỗ trợ của AI.
Tại sao chúng tôi xây dựng Bộ quét BitsLabAI lấy an ninh làm trọng tâm
Thế giới an ninh trên chuỗi đang trải qua một cuộc cách mạng triệt để do AI nền tảng thúc đẩy. Mặc dù các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) phổ quát hiện nay đã có khả năng phân tích sơ bộ mã hợp đồng thông minh, nhưng chúng thường thiếu tư duy chuyên sâu và đối kháng cần thiết cho việc kiểm toán an ninh nghiêm ngặt. Những mô hình này là trợ thủ tốt, nhưng chúng không phải là kiểm toán viên.
Để khắc phục khoảng cách then chốt này, chúng tôi đã xây dựng kiến trúc đa tầng lấy an ninh làm trọng tâm —— Bộ quét BitslabAI. Nó không phải là một mô hình đơn lẻ và khổng lồ, mà là một hệ thống tích hợp, trong đó nhiều thành phần AI chuyên biệt phối hợp hoạt động. Mỗi thành phần đều được thiết kế riêng để giải quyết các thách thức cụ thể trong an ninh hợp đồng thông minh:
● Phân tích mã ngữ nghĩa: Hiểu mục đích và logic của mã, không chỉ dừng ở mức cú pháp, mà còn nắm bắt mục tiêu kinh doanh của hợp đồng.
● Phát hiện lỗ hổng: Được huấn luyện dựa trên tập dữ liệu lớn về các lỗ hổng và phản mẫu đã biết, bao gồm từ tấn công tái nhập đến các vector thao túng kinh tế phức tạp.
● Mô phỏng tấn công: Một thành phần nâng cao sẽ cố gắng tự động tạo ra và xác minh các đường dẫn tấn công tiềm năng, nhằm xác nhận xem lỗ hổng lý thuyết thực sự có thể bị khai thác hay không.
Phương pháp tích hợp này cho phép AI phát hiện các lỗi logic phức tạp và các vector tấn công ẩn giấu, điều mà cả AI phổ quát và kiểm toán thủ công đều dễ dàng bỏ sót. Bằng cách kết hợp tốc độ và quy mô của AI với độ chính xác của chuyên gia an ninh, khung làm việc của chúng tôi đạt được phân tích sâu hơn và toàn diện hơn, chủ động bảo vệ thế hệ ứng dụng Web3 tiếp theo.
Từ khái niệm đến thực tiễn: Sức mạnh thực sự mà Bộ quét BitslabAI thể hiện
Năng lực của Bộ quét BitslabAI nằm ở việc phá vỡ những giới hạn của phân tích tĩnh truyền thống. Nó không chỉ đơn thuần kiểm tra xem mã có chứa danh sách các lỗ hổng đã biết hay không, mà còn mô phỏng quá trình tư duy của một nhà nghiên cứu an ninh hàng đầu. Nó không chỉ phân tích mã thực sự đang làm gì, mà còn phân tích mã có thể bị ép buộc làm gì. Điều này bao gồm việc hiểu các động cơ kinh tế, các trường hợp biên tiềm ẩn, cũng như các phương pháp tấn công mới chỉ có thể phát hiện bằng tư duy đối kháng.
Phương pháp sâu sắc, có nhận thức ngữ cảnh này là nền tảng cho thành công của chúng tôi trong kiểm toán SuiDex. AI không chỉ cung cấp danh sách các vấn đề tiềm năng, mà còn đưa ra một tập hợp các thông tin chi tiết có thể hành động và được ưu tiên, trực tiếp dẫn dắt các chuyên gia kiểm toán đến các lỗ hổng quan trọng nhất. Dưới đây là các năng lực cốt lõi hỗ trợ phân tích này, kèm theo các ví dụ cụ thể từ SuiDex:
● Phát hiện lỗ hổng tự động: Quét các lỗ hổng phổ biến và hiếm gặp trong hợp đồng, bao gồm tái nhập, tràn số nguyên, vấn đề kiểm soát truy cập và lỗi độ chính xác.
● Hiểu ngữ cảnh: Phân tích tương tác giữa các module khác nhau bên trong hợp đồng cũng như các lời gọi bên ngoài, nhận diện các lỗi logic có thể xảy ra dưới sự phụ thuộc phức tạp.
● Độ chính xác và tin cậy: Tối thiểu hóa các báo động sai, đồng thời đảm bảo nhận diện chính xác các rủi ro thực sự.
● Khả năng mở rộng: Có thể kiểm toán hiệu quả các kho mã lớn và phức tạp, phù hợp với nhiều loại dự án blockchain khác nhau.
Đối mặt thách thức: Các phát hiện then chốt giúp vượt qua kiểm toán viên trong cuộc thi kiểm toán SuiDex
Trong phân tích điều khiển bằng AI đối với giao thức SuiDex, chúng tôi đạt được hiệu quả rất cao, phát hiện nhiều lỗ hổng có thể đe dọa tính toàn vẹn của nền tảng và tiền của người dùng. Cuối cùng, chúng tôi đã đánh dấu 7 lỗ hổng nghiêm trọng và 3 lỗ hổng nguy hiểm, thể hiện độ sâu của phân tích.
Mặc dù danh sách đầy đủ vẫn được giữ bí mật, nhưng một vài ví dụ tiêu biểu dưới đây đã đủ để minh họa năng lực của AI:
1. Phát hiện quan trọng: Hệ thống toán học không tương thích trong phép toán cốt lõi (SUIDEXCA-122)
● Vấn đề: Thư viện toán học định điểm của giao thức sử dụng đồng thời hai hệ thống toán học không tương thích. Về mặt logic, nó sử dụng phân tích nhị phân (lũy thừa của 2) để tính toán, nhưng tiêu chuẩn độ chính xác của giao thức lại dựa trên hệ thập phân (lũy thừa của 10). Thực hiện thao tác nhị phân trong khuôn khổ thập phân giống như dùng đồng thời mét và feet trong cùng một công thức mà không chuyển đổi.
● Tác động: Mọi phép nhân chia không đơn giản nào cũng chắc chắn tạo ra kết quả sai lệch và không thể đoán trước. Đây là một quả bom hẹn giờ sẵn sàng phát nổ, hoàn toàn phá hủy độ tin cậy của AMM, dẫn đến sai lệch tài chính nghiêm trọng và mất niềm tin từ người dùng.
Phát hiện này thể hiện khả năng của AI trong việc tìm ra các lỗi toán học sâu xa, chứ không chỉ là các lỗ hổng mã bề mặt.
2. Phát hiện quan trọng: Cờ logic Swap bị sai
● Vấn đề: Hàm chính chịu trách nhiệm thực hiện giao dịch Token A → Token B gọi một thư viện nội bộ để tính toán số lượng đầu vào cần thiết, nhưng lại truyền một tham số được lập trình cứng, khiến thư viện tưởng rằng đang thực hiện giao dịch ngược lại (Token B → Token A).
● Tác động: Lỗi nhỏ này sẽ khiến giao thức tính toán sai số lượng đầu vào cho mỗi giao dịch, dẫn đến giá giao dịch không công bằng hoặc giao dịch thất bại hoàn toàn, phá hoại nghiêm trọng chức năng cốt lõi của DEX.
Phát hiện này minh họa khả năng phân tích ngữ cảnh xuyên hàm của AI. Nó không phân tích một hàm độc lập, mà theo dõi toàn bộ đường dẫn thực thi, nhận diện mâu thuẫn logic then chốt.
3. Phát hiện nguy hiểm: Lỗ hổng phát hành vô hạn token (SUIDEXCA-30)
● Vấn đề: Logic tính toán thời gian phát hành token thưởng có lỗi nhỏ, không giới hạn đúng mức phát hành theo kế hoạch 3 năm đã định.
● Tác động: Giao thức sẽ đúc mới token vô thời hạn, vượt xa khỏi lịch trình đã định. Điều này sẽ hoàn toàn phá hủy mô hình kinh tế token của dự án, gây lạm phát, hủy diệt giá trị token và vi phạm cam kết với cộng đồng.
Trường hợp này cho thấy AI có khả năng phân tích logic kinh doanh và hậu quả kinh tế dài hạn, từ đó bảo vệ tính toàn vẹn tài chính của giao thức.
Báo cáo chi tiết của chúng tôi đã được chia sẻ kịp thời với đội phát triển SuiDex, họ đã xác nhận các phát hiện này và ngay lập tức thực hiện các biện pháp sửa chữa.
Không chỉ là vị trí thứ hai: Giá trị và ý nghĩa đằng sau Bộ quét BitslabAI
Thành tích xuất sắc của Bộ quét BitslabAI trong cuộc thi kiểm toán SuiDex, giành được vị trí thứ hai và phát hiện nhiều lỗ hổng nghiêm trọng và nguy hiểm, đã chứng minh năng lực tiên tiến của nó. Thành tựu này không chỉ xác minh hiệu quả của Bộ quét BitslabAI trong kiểm toán an ninh hợp đồng thông minh, mà còn củng cố thêm cam kết của chúng tôi trong việc xây dựng một tương lai an ninh phi tập trung.
Khi hệ sinh thái blockchain tiếp tục mở rộng, nhu cầu về các giải pháp an ninh mạnh mẽ và hiệu quả sẽ chỉ ngày càng tăng, và Bộ quét BitslabAI đã sẵn sàng đón nhận thách thức này, hướng tới tương lai.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
@0xbitslab
