Автор: Денис Аветисян
Новая методика позволяет выявлять потенциальные бреши в безопасности смарт-контрактов на уровне отдельных функций.
Представлен фреймворк BugSweeper, использующий графы синтаксического анализа и двухэтапную нейронную сеть для повышения точности и надежности обнаружения уязвимостей.
Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.
Бесплатный Телеграм каналНесмотря на стремительный рост популярности смарт-контрактов на Ethereum, их безопасность остается критической проблемой, требующей автоматизированных и эффективных решений. В данной работе представлен BugSweeper: Function-Level Detection of Smart Contract Vulnerabilities Using Graph Neural Networks — новый подход к выявлению уязвимостей, основанный на представлении функций смарт-контрактов в виде графов и применении двухкаскадной нейронной сети. Предложенный фреймворк позволяет обнаруживать уязвимости непосредственно из исходного кода, обходясь без ручной разработки правил и превосходя существующие методы по точности и надежности. Сможет ли BugSweeper стать ключевым инструментом в обеспечении безопасности децентрализованных приложений нового поколения?
Неумолимый Рост Угроз для Смарт-Контрактов
Умные контракты, функционирующие на платформах вроде Ethereum и написанные на языке Solidity, становятся всё более привлекательной целью для злоумышленников. Этот рост атак обусловлен не только увеличением объёма средств, управляемых этими контрактами, но и уникальной природой блокчейн-технологий. Необратимость транзакций и публичная доступность кода делают уязвимости в смарт-контрактах особенно опасными, поскольку эксплуатация может привести к мгновенной и необратимой потере средств. В отличие от традиционного программного обеспечения, смарт-контракты, после развертывания в блокчейне, практически невозможно изменить, что делает обнаружение и устранение уязвимостей критически важным процессом, требующим постоянного внимания и инновационных подходов к обеспечению безопасности.
Уязвимости в смарт-контрактах, такие как повторный вызов функции (reentrancy), необработанные низкоуровневые вызовы и манипуляции со временем, представляют серьезную угрозу для безопасности цифровых активов. Эти недостатки позволяют злоумышленникам эксплуатировать логические ошибки в коде, приводя к значительным финансовым потерям. Ярким примером служит атака на DAO в 2016 году, когда злоумышленнику удалось вывести около $50 миллионов эфира, воспользовавшись уязвимостью повторного входа. В данном случае, функция, позволяющая выводить средства, была вызвана рекурсивно, что позволило злоумышленнику многократно изымать эфир до того, как баланс был обновлен. Этот инцидент продемонстрировал, что даже тщательно разработанные смарт-контракты могут быть подвержены критическим уязвимостям, требующим постоянного аудита и разработки более надежных методов защиты.
Традиционные методы обеспечения безопасности смарт-контрактов, такие как статический анализ, символьное и динамическое исполнение, сталкиваются со значительными трудностями при работе с возрастающей сложностью современных контрактов. Эти подходы, разработанные для анализа более простых программных систем, зачастую не способны эффективно выявлять уязвимости, возникающие из-за тонких взаимодействий между различными компонентами смарт-контракта или непредсказуемого поведения виртуальной машины Ethereum. Сложность контрактов, обусловленная растущим объемом кода, использованием сложных шаблонов проектирования и интеграцией с другими контрактами, приводит к экспоненциальному росту пространства возможных состояний, что делает исчерпывающий анализ практически невозможным. В результате, злоумышленники могут находить и эксплуатировать уязвимости, которые остаются незамеченными стандартными инструментами, представляя серьезную угрозу для безопасности средств и функциональности децентрализованных приложений.
Глубокое Обучение на Страже Безопасности Смарт-Контрактов
Методы глубокого обучения представляют собой перспективное направление для автоматизированного обнаружения уязвимостей в смарт-контрактах. Традиционные подходы к анализу безопасности часто полагаются на ручной аудит или статический анализ, которые могут быть трудоемкими и не всегда эффективными в выявлении сложных уязвимостей. Глубокое обучение позволяет разрабатывать модели, способные обучаться на больших объемах кода смарт-контрактов и выявлять закономерности, указывающие на потенциальные уязвимости, такие как переполнения, уязвимости повторного входа и логические ошибки. Автоматизация этого процесса значительно повышает скорость и масштабируемость анализа безопасности, позволяя обнаруживать уязвимости на ранних стадиях жизненного цикла разработки смарт-контрактов и снижая риски, связанные с их эксплуатацией.
Нейронные сети графов (GNN) демонстрируют повышенную эффективность при анализе кода смарт-контрактов благодаря их способности обрабатывать данные, представленные в виде графов. В отличие от традиционных методов, которые рассматривают код как линейную последовательность инструкций, GNN учитывают взаимосвязи между различными элементами кода, такими как функции, переменные и вызовы функций. Это позволяет моделировать зависимости и потоки данных внутри контракта, что критически важно для выявления уязвимостей, связанных с логическими ошибками или неправильным использованием ресурсов. В частности, GNN способны улавливать сложные паттерны, которые остаются незамеченными при статическом анализе или фаззинге, обеспечивая более глубокое и контекстуально-зависимое понимание структуры и поведения смарт-контракта.
Модели, такие как GraphCodeBERT, предоставляют основу для представления кода смарт-контрактов в виде графов, что позволяет алгоритмам глубокого обучения эффективно анализировать их структуру и зависимости. Практическая реализация этого подхода демонстрируется в различных фреймворках, включая AME (Automated Malware Evaluation), Peculiar, ReVulDL, и TMP (Tool for Malware Prediction). Эти платформы используют различные архитектуры глубокого обучения, в том числе графовые нейронные сети, для автоматического обнаружения уязвимостей в коде смарт-контрактов, таких как переполнения, ошибки логики и другие распространенные типы недостатков безопасности. Результаты показывают, что подобные инструменты способны выявлять уязвимости с высокой точностью, превосходя традиционные статические анализаторы кода.
BugSweeper: Новая GNN-Основанная Архитектура
Фреймворк BugSweeper использует двухэтапную архитектуру графовых нейронных сетей (GNN) для повышения точности обнаружения уязвимостей. Первый этап, Code Graph Neural Network, предназначен для извлечения ключевых признаков из графа кода, представляющего структуру и взаимосвязи функций. Второй этап, использующий GAT (Graph Attention Network), осуществляет уточнение анализа и улучшение общей производительности системы. Такая двухэтапная конструкция позволяет эффективно сочетать глобальное понимание структуры кода с детальным анализом отдельных функций, что способствует более надежному выявлению уязвимостей.
В основе BugSweeper лежит использование графа абстрактного синтаксиса на уровне функций (FLAG), который формируется на основе дерева абстрактного синтаксиса (AST) исходного кода. FLAG представляет собой структурированное представление кода, позволяющее отобразить взаимосвязи между функциями и их компонентами. В отличие от анализа кода на уровне отдельных инструкций, FLAG обеспечивает более высокоуровневое понимание структуры программы, суммируя ее логику и зависимости. Построение FLAG позволяет моделировать код как граф, где узлы представляют функции, а ребра — отношения между ними, что облегчает применение методов анализа графов для обнаружения уязвимостей.
Первый этап архитектуры BugSweeper, основанный на Code Graph Neural Network, предназначен для извлечения ключевых признаков из графа абстрактного синтаксиса кода (FLAG). Второй этап использует Graph Attention Network (GAT) для дальнейшей обработки полученных признаков и повышения точности обнаружения уязвимостей. GAT позволяет моделировать взаимосвязи между различными узлами графа, придавая большее внимание наиболее значимым связям, что способствует более глубокому анализу и, как следствие, улучшению показателей точности и полноты обнаружения уязвимостей.
Параметр «Coverage» в BugSweeper определяет плотность связей между функциями в графе Function-Level Abstract Syntax Graph (FLAG). Увеличение значения «Coverage» приводит к добавлению большего количества межфункциональных соединений в FLAG, что позволяет модели учитывать более широкий контекст при анализе кода. Снижение значения «Coverage» упрощает граф, ограничивая связи только наиболее непосредственными вызовами функций. Этот параметр предоставляет возможность регулировать сложность анализа и балансировать между точностью обнаружения уязвимостей и вычислительными затратами, позволяя адаптировать BugSweeper к различным размерам и структуре кодовых баз.
В ходе тестирования BugSweeper продемонстрировал выдающийся результат в 98.57% по метрике F1-score при обнаружении уязвимостей типа reentrancy. Этот показатель значительно превосходит результаты, достигнутые существующими методами, обеспечивая прирост в примерно 3.1%. Данный результат подтверждает высокую эффективность предложенной архитектуры в выявлении данного класса уязвимостей, что делает BugSweeper перспективным инструментом для статического анализа безопасности смарт-контрактов.
При тестировании на различных типах уязвимостей, фреймворк BugSweeper продемонстрировал следующие результаты: $91.61\%$ — F1-мера для уязвимостей повторного входа (reentrancy), $80.15\%$ — для необработанных низкоуровневых вызовов и $79.63\%$ — для манипуляций со временем. Данные показатели были достигнуты при использовании конфигурации, сочетающей GraphSAGE и Graph Attention Networks (GAT), что свидетельствует о высокой эффективности архитектуры BugSweeper в обнаружении широкого спектра уязвимостей.
Расширяя Горизонты Автоматизированной Безопасности
Успешная работа BugSweeper наглядно демонстрирует потенциал подходов, основанных на графовых нейронных сетях (GNN), в области обеспечения безопасности смарт-контрактов. В отличие от традиционных методов статического анализа, которые часто сталкиваются с ограничениями при обработке сложных взаимодействий внутри кода, GNN способны эффективно моделировать структуру и взаимосвязи в смарт-контракте как граф, выявляя уязвимости, которые остаются незамеченными. Это позволяет не только повысить точность обнаружения ошибок, но и обеспечить масштабируемость решения, что особенно важно для быстрорастущей экосистемы блокчейна. Разработка BugSweeper открывает новые перспективы для создания автоматизированных систем безопасности, способных адаптироваться к усложняющимся угрозам и обеспечивать более надежную защиту цифровых активов.
Инструменты статического анализа смарт-контрактов, такие как Slither, SmartCheck, Mythril и Slise, демонстрируют значительное повышение эффективности благодаря интеграции моделей глубокого обучения. Традиционные методы часто страдают от высокого уровня ложных срабатываний и неспособности выявлять сложные уязвимости. Внедрение нейронных сетей позволяет этим инструментам не только повысить точность обнаружения реальных угроз, но и существенно снизить количество ошибочных предупреждений. Модели глубокого обучения способны изучать закономерности в коде, которые трудно выявить с помощью традиционных правил, что приводит к более надежному и эффективному анализу безопасности смарт-контрактов. Это, в свою очередь, способствует созданию более безопасных и надежных децентрализованных приложений и всей блокчейн-экосистемы.
Дальнейшие исследования и разработки в области автоматизированной безопасности смарт-контрактов способны привести к фундаментальному изменению подходов к обеспечению защиты блокчейн-экосистемы. Вместо традиционных методов, основанных на ручном анализе и эвристиках, появляется возможность создания самообучающихся систем, способных выявлять уязвимости с высокой точностью и скоростью. Подобный сдвиг позволит существенно снизить риски, связанные с эксплуатацией ошибок в коде, и повысить доверие к децентрализованным приложениям. В перспективе, автоматизированные инструменты анализа смогут не только обнаруживать известные типы уязвимостей, но и предсказывать появление новых, адаптируясь к постоянно меняющемуся ландшафту угроз. Это, в свою очередь, создаст более надежную и безопасную среду для пользователей и разработчиков, способствуя широкому внедрению блокчейн-технологий в различных сферах жизни.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к созданию систем, способных выдерживать испытание временем. BugSweeper, используя графовые нейронные сети для анализа уязвимостей смарт-контрактов на уровне функций, представляет собой попытку замедлить процесс старения подобных систем, выявляя и устраняя потенциальные дефекты на ранних этапах. Как отмечал Карл Фридрих Гаусс: «Всегда следует искать простейшее объяснение». В контексте данной работы, стремление к упрощению анализа уязвимостей через графовое представление и глубокое обучение, отражает ту же философию. Сложность смарт-контрактов требует отлаженных и эффективных методов обнаружения уязвимостей, чтобы обеспечить долгосрочную устойчивость и надежность этих систем.
Что дальше?
Представленная работа, подобно любому инструменту, лишь частично отвечает на вопрос о безопасности смарт-контрактов. BugSweeper, безусловно, демонстрирует прогресс в обнаружении уязвимостей на уровне функций, однако, подобно любому графу, он отражает лишь текущее состояние системы. Игнорируются ли временные зависимости, эволюция кода со временем, неявные взаимодействия между контрактами — вопросы, требующие дальнейшего осмысления. Архитектура без истории, как известно, хрупка и скоротечна.
Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены не только на повышении точности обнаружения, но и на понимании контекста уязвимостей. Необходимо учитывать не просто наличие ошибки, но и вероятность ее эксплуатации, а также потенциальный ущерб. Каждая задержка в принятии решения — это цена понимания. Простое обнаружение уязвимости — лишь первый шаг; создание надежной и самовосстанавливающейся системы — задача куда более сложная.
В конечном счете, безопасность смарт-контрактов — это не техническая, а системная проблема. Необходимо разрабатывать не просто инструменты анализа, но и методологии разработки, учитывающие жизненный цикл контрактов и постоянно меняющийся ландшафт угроз. Все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.09385.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта
- ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ
- ZEC ПРОГНОЗ. ZEC криптовалюта
- ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта
- SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта
- STRK ПРОГНОЗ. STRK криптовалюта
- ПРОГНОЗ ЕВРО К ШЕКЕЛЮ
- SAROS ПРОГНОЗ. SAROS криптовалюта
- РИППЛ ПРОГНОЗ. XRP криптовалюта
- ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта
2025-12-11 17:44