BitslabAI Scanner 利用 AI 驱动扫描器在审计比赛中战胜多数审计人员。 引言Bitslab 开发了一套最前...
Bitslab 开发了一套最前沿的 AI 审计 Agent,BitsLabAI Scanner;专门用于分析和保护Web3 应用。我们最近在 SuiDex 公共审计大赛中测试了这套技术,结果非常出色。BitslabAI Scanner 利用 AI 驱动扫描器在审计比赛中战胜多数审计人员,帮助我们团队获得第二名。
Web3 生态正在以惊人的速度扩张,智能合约也变得日益复杂。虽然这种创新令人兴奋,但也带来了重大的安全风险,尤其是在像 Sui 这样的新兴生态中。审计用 Move 编写的智能合约是一项艰巨的任务,因为与 EVM 世界相比,它缺乏足够的历史漏洞数据和成熟工具。
为了解决这一关键安全缺口,Bitslab 开发了一套最前沿的 AI Agent,BitsLabAI Scanner,专门用于分析和保护 Web3 应用。我们最近在 SuiDex 公共审计大赛中测试了这套技术,结果非常出色。BitslaAI Scanner 利用其 AI 驱动扫描器在审计比赛中战胜多数审计人员,帮助我们团队获得第二名。这展示了BitsLabAI Scanner 发现关键安全漏洞的强大能力,这些漏洞若没有 AI 的帮助可能会被忽视。
链上安全的世界正在经历由基础AI 推动的彻底变革。尽管通用型大型语言模型(LLMs)如今已经具备了对智能合约代码进行初步分析的能力,但它们往往缺乏严格安全审计所需的专业化、对抗性思维。这些模型是很好的助手,但它们不是审计员。
为弥补这一关键差距,我们打造了以安全为先的多层架构——BitslabAI Scanner。它不是单一、庞大的模型,而是一个集成系统,多个专用 AI 组件协同工作。每个组件都专门针对智能合约安全中的特定挑战:
● 语义代码分析:理解代码的意图与逻辑,不仅仅停留在语法层面,而是把握合约的业务目的。
● 漏洞检测:基于大量已知漏洞与反模式的数据集进行训练,涵盖重入攻击到复杂的经济操纵向量。
● 攻击模拟:一个高级组件会尝试自主生成并验证潜在攻击路径,以确认理论漏洞是否真的能被利用。
这种集成方法使得AI 能够发现复杂的逻辑缺陷和隐蔽的攻击向量,这是通用 AI 和人工审计都容易遗漏的。通过结合 AI 的速度与规模和安全专家的精准度,我们的框架实现了更深入、更全面的分析,主动为新一代 Web3 应用提供安全保障。
BitslabAI Scanner 的能力在于其突破了传统静态分析的局限。它并不仅仅是检查代码是否包含已知漏洞清单,而是模拟一名顶尖安全研究员的思维过程。它不仅分析代码实际做了什么,还分析代码可能被迫去做什么。这包括理解经济激励、潜在边界情况,以及需要对抗性思维才能发现的新型攻击手法。
这种深度、具备上下文意识的方法,是我们在SuiDex 审计中取得成功的基石。AI 不只是提供潜在问题清单,而是输出了一组有优先级的可执行洞察,直接引导审计专家找到最关键的漏洞。以下是支撑本次分析的核心能力,并辅以具体的SuiDex 案例:
● 自动化漏洞检测:扫描合约中的常见与非常见漏洞,包括重入、整数溢出、访问控制问题和精度错误。
● 上下文理解:分析合约内部不同模块之间的交互,以及外部调用,识别复杂依赖下可能出现的逻辑缺陷。
● 精确性与准确性:最大限度减少误报,同时保证对真实风险的高准确识别。
● 可扩展性:能够高效审计大型复杂代码库,适用于各类区块链项目。
在对SuiDex 协议的 AI 驱动分析中,我们取得了极高的效果,发现了多个可能危及平台完整性和用户资金的漏洞。最终,我们标记出了 7 个关键漏洞和3 个高危漏洞,展示了分析的深度。
虽然完整清单仍保持保密,但以下几个代表性案例足以说明AI 的能力:
● 问题:协议的定点数学库同时使用了两套互不兼容的数学体系。逻辑层面采用二进制分解(2 的幂次)进行计算,但协议的精度标准却基于十进制(10 的幂次)。在十进制框架中执行二进制操作,就像在同一个公式里把米和英尺混用却不做换算。
● 影响:所有非平凡的乘除运算都必然产生不可预测且错误的结果。这是一个随时可能爆发的定时炸弹,会彻底破坏整个AMM 的可靠性,导致重大财务差异和用户信任的流失。
这一发现体现了AI 能够发现深层数学性缺陷,而不仅仅是表层的代码漏洞。
● 问题:负责执行Token A → Token B 交换的关键函数调用了一个内部库来计算所需输入金额,但错误地传入了一个硬编码参数,使得库以为正在执行相反方向的交换(Token B → Token A)。
● 影响:这一小小的错误会导致协议对每笔交易的输入金额计算错误,从而引发交易价格不公平或交易直接失败,严重破坏DEX 的核心功能。
这一发现展示了AI 的跨函数上下文分析能力。它并未孤立分析某个函数,而是追踪了完整的执行路径,识别出逻辑上的关键矛盾。
● 问题:奖励代币的时间计算逻辑存在细微错误,未能按照预设的3 年计划正确限制发行上限。
● 影响:协议会无限期地铸造新代币,远超既定时间表。这将彻底破坏项目的代币经济模型,引发通胀,摧毁代币价值,并违背对社区的承诺。
这一案例展示了AI 能够分析业务逻辑及其长期经济后果,从而守护协议的金融完整性。
我们的详细报告已及时分享给SuiDex 开发团队,他们也确认了这些发现,并立即采取措施进行修复。
BitslabAI Scanner 在 SuiDex 审计大赛中的出色表现,最终获得第二名,并发现了大量关键和高危漏洞,证明了其先进能力。这一成就不仅验证了BitslabAI Scanner 在智能合约安全审计中的有效性,也进一步强化了我们建设去中心化安全未来的承诺。
随着区块链生态的持续扩张,对强大而高效的安全解决方案的需求只会不断增长,而BitslabAI Scanner 正准备迎接这一挑战,直面未来。