Được thúc đẩy bởi công nghệ blockchain, hợp đồng thông minh, với tư cách là nền tảng của các ứng dụng phi tập trung, đã cho thấy tiềm năng và giá trị to lớn trong nhiều lĩnh vực như tài chính và quản lý chuỗi cung ứng. Tuy nhiên, khi số lượng hợp đồng thông minh tăng lên, việc đảm bảo tính bảo mật và độ tin cậy của mã của chúng càng trở nên quan trọng hơn. Sau khi hợp đồng thông minh được triển khai, mã của nó không thể thay đổi và bất kỳ lỗ hổng logic nào cũng có thể dẫn đến tổn thất tài chính đáng kể. Do đó, việc phát triển phương pháp kiểm toán hợp đồng thông minh hiệu quả và chính xác là rất quan trọng để bảo vệ tài sản của người dùng và duy trì sức khỏe của hệ sinh thái blockchain. Mặc dù các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã cho thấy tiềm năng lớn trong lĩnh vực kiểm toán hợp đồng thông minh nhưng các công nghệ hiện tại vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức. Ví dụ, ngay cả mẫu GPT-4 tiên tiến nhất, khi kết hợp với công nghệ thế hệ tăng cường truy xuất (RAG), chỉ có thể đạt được độ chính xác 30% khi kiểm tra hợp đồng thông minh. Hạn chế này chủ yếu xuất phát từ thực tế là các LLM hiện tại đã được đào tạo trước về nội dung văn bản/mã chung mà không được tinh chỉnh cho lĩnh vực kiểm tra hợp đồng thông minh Solidity cụ thể. Để giải quyết vấn đề này, Aegis đề xuất khung TrustLLM, cung cấp một phương pháp mới, trực quan để kiểm tra hợp đồng thông minh bằng cách kết hợp các tác nhân tinh chỉnh và dựa trên LLM, đồng thời có thể tạo ra kết quả kiểm toán với các giải thích hợp lý. Đề xuất của TrustLLM không chỉ cải thiện tính chính xác của việc kiểm toán hợp đồng thông minh mà còn mang lại hy vọng mới cho lĩnh vực bảo mật blockchain.

Tầm quan trọng và thách thức của kiểm toán hợp đồng thông minh

Là thành phần cốt lõi của công nghệ blockchain, hợp đồng thông minh là các chương trình tự động thực hiện các điều khoản hợp đồng và đảm bảo tính minh bạch và không thể giả mạo của các giao dịch mà không có sự can thiệp của bên thứ ba. Trong lĩnh vực tài chính phi tập trung (DeFi), vai trò của hợp đồng thông minh đặc biệt quan trọng vì chúng chịu trách nhiệm xử lý và ghi lại một số lượng lớn giao dịch tài chính và quản lý tài sản kỹ thuật số trị giá hàng tỷ đô la. Tuy nhiên, vì hợp đồng thông minh khó thay đổi sau khi được triển khai nên bất kỳ lỗi hoặc lỗ hổng mã hóa nào cũng có thể dẫn đến mất tiền hoặc các vấn đề bảo mật khác, khiến tính bảo mật của hợp đồng thông minh trở thành một vấn đề không thể bỏ qua. Với sự phát triển nhanh chóng của DeFi, số lượng và độ phức tạp của hợp đồng thông minh cũng ngày càng tăng, điều này làm tăng nguy cơ xảy ra các lỗ hổng tiềm ẩn. Một khi có lỗ hổng trong hợp đồng thông minh, chúng có thể bị khai thác một cách ác ý, dẫn đến trộm tiền, thao túng hợp đồng hoặc các hình thức tổn thất khác. Do đó, điều quan trọng là phải tiến hành kiểm tra kỹ lưỡng và chính xác các hợp đồng thông minh để đảm bảo rằng chúng vẫn ổn định và an toàn trước các cuộc tấn công tiềm ẩn khác nhau. Mục đích của việc kiểm tra hợp đồng thông minh là xác định và khắc phục tất cả các lỗ hổng bảo mật tiềm ẩn trước khi hợp đồng được triển khai và sử dụng. Điều này không chỉ giúp bảo vệ quỹ của nhà đầu tư và người dùng mà còn giúp duy trì danh tiếng và niềm tin của thị trường đối với nền tảng DeFi. Khi công nghệ blockchain tiếp tục phát triển và phạm vi ứng dụng của nó ngày càng mở rộng, tầm quan trọng của việc kiểm tra hợp đồng thông minh sẽ tiếp tục tăng lên, trở thành mắt xích quan trọng trong việc đảm bảo sự phát triển an toàn và lành mạnh của toàn bộ hệ sinh thái DeFi.

TrustLLM: giải pháp sáng tạo để kiểm tra hợp đồng thông minh

TrustLLM đại diện cho một sự đổi mới lớn trong lĩnh vực kiểm toán hợp đồng thông minh, cung cấp cho kiểm toán viên phương pháp kiểm toán trực quan và hiệu quả bằng cách kết hợp các tác nhân dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có tính tinh chỉnh. Cốt lõi của khung này nằm ở phương pháp tinh chỉnh hai giai đoạn độc đáo, được thiết kế và tối ưu hóa đặc biệt cho nhu cầu kiểm tra hợp đồng thông minh Solidity. Trong giai đoạn đầu tiên, TrustLLM sử dụng các kỹ thuật tinh chỉnh để huấn luyện mô hình máy dò. Mục đích của mô hình này là xác định xem có lỗ hổng nào trong mã hợp đồng thông minh hay không. Thông qua lượng lớn dữ liệu huấn luyện, mô hình máy dò tìm hiểu cách phân tích mã và đưa ra quyết định xem nó có an toàn hay không. Tinh chỉnh ở giai đoạn này là rất quan trọng vì nó đặt nền tảng cho toàn bộ quá trình kiểm tra, cho phép mô hình nhận biết chính xác các lỗ hổng bảo mật tiềm ẩn. Giai đoạn tinh chỉnh thứ hai tập trung vào mô hình lý luận, có nhiệm vụ tìm ra nguyên nhân gây ra lỗ hổng. Sau khi mô hình phát hiện xác định được lỗ hổng tiềm ẩn, mô hình lý luận sẽ phân tích thêm mã để giải thích chi tiết lý do tồn tại lỗ hổng và loại lỗ hổng cụ thể. Phân tích chuyên sâu này không chỉ giúp kiểm toán viên hiểu được bản chất của vấn đề mà còn cung cấp manh mối để khắc phục.

Phương pháp tinh chỉnh hai giai đoạn của TrustLLM mô phỏng trực giác và quy trình phân tích của các chuyên gia con người trong quá trình kiểm toán. Đầu tiên, nó thực hiện đánh giá rủi ro sơ bộ thông qua mô hình máy dò, tương tự như đánh giá trực quan của kiểm toán viên về mã. Sau đó, việc phân tích nguyên nhân chuyên sâu được thực hiện thông qua mô hình lý luận, giống như việc chuyên gia tiến hành đánh giá chi tiết sau khi phát hiện ra vấn đề. Ngoài ra, TrustLLM còn giới thiệu hai tác nhân dựa trên LLM - Ranker và Critic. Các tác nhân này liên tục đánh giá và tranh luận về nhiều nguyên nhân dễ bị tổn thương do mô hình lý luận tạo ra, cuối cùng chọn ra lời giải thích phù hợp nhất. Cơ chế hợp tác này không chỉ cải thiện tính chính xác của kết quả kiểm toán mà còn nâng cao khả năng của mô hình trong việc xử lý các tình huống lỗ hổng phức tạp.

Hiệu quả ứng dụng thực tế và lợi thế cạnh tranh của TrustLLM

Khung đổi mới của TrustLLM không chỉ cải thiện hiệu quả và độ chính xác của việc kiểm tra hợp đồng thông minh mà còn cung cấp cho kiểm toán viên những hiểu biết sâu sắc hơn. Bằng cách này, TrustLLM có thể giúp các nhóm kiểm toán xác định và khắc phục các lỗ hổng bảo mật tiềm ẩn hiệu quả hơn, từ đó bảo vệ các ứng dụng blockchain khỏi những kẻ tấn công. Khi Web3 và công nghệ blockchain tiếp tục phát triển, TrustLLM và công nghệ đằng sau nó sẽ trở thành công cụ chính để đảm bảo tính bảo mật của các ứng dụng phi tập trung. Hiệu suất của TrustLLM được so sánh với một số kỹ thuật kiểm tra hợp đồng thông minh hiện có, bao gồm LLM dựa trên gợi ý học tập (như GPT-4 và GPT-3.5) và các mô hình tinh chỉnh khác (như CodeBERT, GraphCodeBERT, CodeT5, UnixCoder). Những so sánh này nhằm chứng minh sự tiến bộ và hiệu quả của TrustLLM trong lĩnh vực kiểm toán hợp đồng thông minh.

Đầu tiên, TrustLLM thể hiện những lợi thế đáng kể về hiệu suất phát hiện so với LLM dựa trên học tập gợi ý. Mặc dù GPT-4 và GPT-3.5 hiện là những mô hình ngôn ngữ tiên tiến nhất nhưng chúng không hoạt động tốt như TrustLLM trong các nhiệm vụ kiểm tra hợp đồng thông minh. Điều này chủ yếu là do TrustLLM được tinh chỉnh đặc biệt cho miền kiểm tra hợp đồng thông minh Solidity, trong khi các LLM hiện tại được đào tạo trước về nội dung văn bản/mã chung. Phương pháp tinh chỉnh hai giai đoạn của TrustLLM cho phép xác định và tính toán chính xác hơn các lỗ hổng trong hợp đồng thông minh, trong khi LLM dựa trên gợi ý có thể bị hạn chế trong việc xử lý các tác vụ theo miền cụ thể. Thứ hai, TrustLLM cũng hoạt động tốt so với các mô hình tinh chỉnh truyền thống. CodeBERT, GraphCodeBERT, CodeT5 và UnixCoder đều là mô hình tinh chỉnh đầy đủ cho các tác vụ cụ thể, nhưng TrustLLM vượt trội hơn các mô hình này ở nhiều chỉ số hiệu suất. Ví dụ: TrustLLM đạt được điểm số F1 cao hơn, độ chính xác và độ chính xác cao hơn, cho thấy rằng nó hiệu quả hơn trong việc phát hiện lỗ hổng hợp đồng thông minh. Ưu điểm này có thể là do kiến ​​trúc độc đáo của TrustLLM, kết hợp các mô hình máy dò và bộ suy luận, đồng thời tối ưu hóa chúng một cách lặp đi lặp lại thông qua các tác nhân LLM, từ đó cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của kiểm toán. Ngoài ra, TrustLLM được thiết kế chú trọng đến hiệu quả tham số và chi phí tính toán. Bằng cách sử dụng các phương pháp tinh chỉnh nhẹ như LoRA (Thích ứng cấp thấp), TrustLLM có thể giảm mức tiêu thụ tài nguyên trong khi vẫn duy trì được lợi thế của các mô hình lớn. Điều này khiến TrustLLM không chỉ vượt trội hơn các công nghệ hiện có về hiệu suất mà còn khả thi và có khả năng mở rộng hơn trong các ứng dụng thực tế. Cuối cùng, kết quả đánh giá của TrustLLM cũng cho thấy tính ưu việt của nó trong việc gắn kết với nguyên nhân thực tế. Bằng cách so sánh với GPT-4, các giải thích về lỗ hổng do TrustLLM tạo ra phù hợp hơn với nguyên nhân thực tế, điều này càng chứng tỏ tính thực tế và chính xác của nó trong kiểm tra hợp đồng thông minh. Tóm lại, TrustLLM cho thấy những lợi thế đáng kể so với các công nghệ hiện có, dù là về hiệu suất phát hiện, hiệu quả tham số hay giá trị ứng dụng thực tế. Những kết quả so sánh này nêu bật tiềm năng của TrustLLM trong lĩnh vực kiểm toán hợp đồng thông minh và đưa ra những hướng đi mới cho các ứng dụng và nghiên cứu bảo mật Web3 trong tương lai. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ blockchain, TrustLLM và các công nghệ tương tự sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc đảm bảo tính bảo mật của hợp đồng thông minh và thúc đẩy sự phát triển của các ứng dụng phi tập trung.

Các trường hợp ứng dụng TrustLLM

Các trường hợp ứng dụng của TrustLLM chủ yếu tập trung vào việc kiểm tra hợp đồng thông minh của hai dự án tiền thưởng chưa được tiết lộ trên nền tảng Code4rena. Code4rena là một nền tảng tiền thưởng nổi tiếng được thiết kế để khuyến khích các nhà nghiên cứu bảo mật khám phá và báo cáo các lỗ hổng bảo mật trong các dự án blockchain. Bằng cách cộng tác với nền tảng này, các nhà nghiên cứu có thể áp dụng TrustLLM cho các nhiệm vụ kiểm tra hợp đồng thông minh thực tế để xác minh tính hiệu quả và tính thực tiễn của nó trong thế giới thực. Trong quá trình kiểm tra, TrustLLM đã thể hiện khả năng phát hiện lỗ hổng mạnh mẽ của mình. Nó không chỉ xác định các loại lỗ hổng đã biết mà còn cung cấp phân tích chuyên sâu về các rủi ro bảo mật tiềm ẩn và đưa ra lời giải thích chi tiết về nguyên nhân của lỗ hổng. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng TrustLLM để tiến hành đánh giá toàn diện các hợp đồng thông minh của hai dự án và tìm thấy 6 lỗ hổng nghiêm trọng. Việc phát hiện ra những lỗ hổng này cực kỳ có giá trị đối với các nhóm dự án vì chúng có thể bị những kẻ tấn công độc hại khai thác, dẫn đến mất mát tài sản hoặc các sự cố bảo mật khác. Điều đáng chú ý là việc phát hiện ra những lỗ hổng này đã được nhóm dự án hoặc các chuyên gia kiểm toán ghi nhận. Điều này có nghĩa là TrustLLM không chỉ đạt được thành công về mặt kỹ thuật mà còn được các chuyên gia trong ngành công nhận về ứng dụng thực tế. Thành tích này càng chứng minh tính thực tiễn và độ tin cậy của TrustLLM trong lĩnh vực kiểm toán hợp đồng thông minh. Ngoài ra, bài viết còn đề cập đến một trường hợp đặc biệt trong đó lỗ hổng không được phát hiện bởi bất kỳ công cụ hiện có nào nhưng đã được TrustLLM xác định thành công. Phát hiện này được nhóm dự án và các chuyên gia kiểm toán coi là một đóng góp quan trọng về bảo mật, nêu bật sự đổi mới và tầm nhìn xa của TrustLLM trong kiểm tra bảo mật hợp đồng thông minh. Thông qua những trường hợp thực tế này, TrustLLM thể hiện tiềm năng của mình trong lĩnh vực bảo mật Web3, đặc biệt là kiểm toán hợp đồng thông minh. Ứng dụng thành công của nó không chỉ cung cấp mức độ bảo mật cao hơn cho các dự án blockchain mà còn cung cấp hướng đi mới cho các công cụ và phương pháp kiểm toán hợp đồng thông minh trong tương lai. Khi hệ sinh thái Web3 tiếp tục phát triển và trưởng thành, việc ứng dụng TrustLLM và các công nghệ tương tự sẽ ngày càng trở nên quan trọng, cung cấp nền tảng vững chắc cho tính bảo mật và ổn định của các ứng dụng phi tập trung.

Aegis: công ty kiểm toán AI độc lập và có lợi nhuận đầu tiên trên thế giới

Trong hệ sinh thái Web3 đang phát triển nhanh chóng ngày nay, việc kiểm tra bảo mật các hợp đồng thông minh đã trở thành một mắt xích quan trọng. Trong thử thách kiểm tra hợp đồng thông minh nổi bật, Aegis đã giành được phần thưởng cao 23016U nhờ công nghệ kiểm tra hợp đồng thông minh xuất sắc. Thành tích này chắc chắn đã củng cố vị thế lãnh đạo của nhóm R&D đằng sau nó trong lĩnh vực nghiên cứu bảo mật hợp đồng thông minh. Thành công của Aegis bắt nguồn từ kiến ​​trúc công nghệ cơ bản độc đáo - TrustLLM, đây là mô hình quy mô lớn đầu tiên được xây dựng riêng cho bảo mật Web3. TrustLLM kết hợp các tác nhân dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có khả năng tinh chỉnh và cung cấp cách tiếp cận trực quan và sâu sắc để kiểm tra hợp đồng thông minh. Nó bắt chước cách làm việc của các chuyên gia kiểm toán con người, một quy trình không chỉ cải thiện độ chính xác của kiểm toán mà còn cung cấp khả năng diễn giải kết quả kiểm toán. Đồng thời, sự đổi mới công nghệ của Aegis không chỉ giới hạn ở khung TrustLLM mà còn sử dụng công nghệ RAG tiên tiến và các nguyên tắc khớp kiến ​​thức mô hình lớn và nhận dạng cảnh để đào tạo thông qua cơ sở kiến ​​thức về lỗ hổng có cấu trúc và dữ liệu mã để mô phỏng logic tư duy của kiểm toán con người. chuyên gia.Tiến hành kiểm toán thông minh. Điều này cho phép Aegis phát hiện một cách hiệu quả và chính xác các lỗ hổng logic trong hợp đồng thông minh và rủi ro bảo mật liên quan đến các mô hình kinh tế, cung cấp cho các nhà phát triển những đảm bảo bảo mật có giá trị trước khi triển khai hợp đồng. Aegis phục vụ nhiều khách hàng, không chỉ bao gồm các kiểm toán viên chuyên nghiệp mà còn cả các nhà phát triển. Nó hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình blockchain, chẳng hạn như Go, Rust, Solidity và Move, bao gồm hầu hết các môi trường phát triển blockchain chính thống. Các gói dịch vụ đa cấp do Aegis cung cấp, từ bản dùng thử miễn phí đến phiên bản chuyên nghiệp, được thiết kế để đáp ứng nhu cầu của nhiều người dùng khác nhau và mang lại trải nghiệm người dùng linh hoạt và thuận tiện. Việc bổ sung Aegis không chỉ bổ sung thêm một AI Agent mạnh mẽ vào hệ sinh thái AgentLayer mà còn cung cấp giải pháp kiểm toán an toàn và hiệu quả cho cộng đồng phát triển Web3. Với kinh nghiệm và nâng cấp lặp đi lặp lại liên tục của Aegis trong các thử thách tiền thưởng thực tế, nó được kỳ vọng sẽ đưa việc kiểm tra bảo mật blockchain bước vào một kỷ nguyên thông minh mới và cung cấp nền tảng bảo mật vững chắc cho sự phát triển của các ứng dụng phi tập trung.

Giới thiệu về AgentLayer

Là chuỗi công khai Đại lý AI phi tập trung đầu tiên, AgentLayer thúc đẩy nền kinh tế Đại lý và các giao dịch tài sản AI trên chuỗi khối L2 bằng cách giới thiệu mã thông báo $ AGENT. Giao thức AgentLink của nó hỗ trợ trao đổi và cộng tác thông tin nhiều Đại lý để đạt được quản trị AI phi tập trung.

Trang web || Twitter || Telegram || Bất hòa