Automatische Überprüfung von Smart-Verträgen auf ERC-Konformität mit ChatGPT

Core Concepts

AuditGPT ist ein Tool, das große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT nutzt, um Ethereum-Smart-Verträge automatisch und umfassend auf die Einhaltung von ERC-Regeln zu überprüfen.

Abstract

Die Studie beginnt mit einer empirischen Untersuchung von 222 ERC-Regeln in vier populären ERC-Standards, um deren Inhalt, Sicherheitsauswirkungen, natürlichsprachliche Spezifikation und Implementierung in Solidity zu verstehen. Basierend auf den Erkenntnissen der Studie wurde AuditGPT entwickelt. AuditGPT teilt den komplexen Prüfprozess in kleine, überschaubare Aufgaben auf und entwirft spezialisierte Eingabeaufforderungen (Prompts) für jede ERC-Regelart, um die Leistung von LLMs bei der Prüfung zu verbessern. In der Evaluation erkennt AuditGPT erfolgreich 418 ERC-Regelverletzungen und meldet nur 18 Fehlalarme. Damit übertrifft AuditGPT einen von Sicherheitsexperten angebotenen Prüfservice in Bezug auf Effektivität, Genauigkeit und Kosten.

Stats

Die Verletzung einer ERC-Regel kann zu Interoperabilitätsproblemen, Sicherheitsrisiken und finanziellen Verlusten führen. 46 der 222 untersuchten ERC-Regeln betreffen die Überprüfung der erforderlichen Berechtigungen für die Ausführung bestimmter Token-Operationen. 200 der 222 ERC-Regeln können innerhalb eines begrenzten Gültigkeitsbereichs, wie einer einzelnen Funktion, überprüft werden.

Quotes

"Die Verletzung einer ERC-Regel kann zu Interoperabilitätsproblemen, Sicherheitsrisiken und finanziellen Verlusten führen." "Etwa ein Fünftel der ERC-Regeln konzentrieren sich darauf, zu überprüfen, ob ein Operator, Tokenbesitzer oder Tokenempfänger über die erforderlichen Berechtigungen verfügt, um einen bestimmten Vorgang auszuführen." "Die meisten ERC-Regeln können innerhalb einer einzelnen Funktion überprüft werden."

Key Insights Distilled From

AuditGPT

by Shihao Xia,S... at arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.04306.pdf

Deeper Inquiries

Wie können ERC-Regeln in Zukunft so formuliert werden, dass sie für Entwickler leichter zu verstehen und umzusetzen sind?

Um ERC-Regeln für Entwickler leichter verständlich und umsetzbar zu machen, könnten folgende Ansätze verfolgt werden: Klare und präzise Formulierung: Die Regeln sollten in einer klaren und präzisen Sprache verfasst sein, um Missverständnisse zu vermeiden. Vermeidung von Fachjargon und komplexen Formulierungen kann die Zugänglichkeit erhöhen. Beispiele und Musterlösungen: Die Regeln könnten mit konkreten Beispielen und Musterlösungen ergänzt werden, um den Entwicklern zu zeigen, wie sie die Regeln in der Praxis umsetzen können. Modularität und Strukturierung: Die Regeln könnten in kleinere, leicht verdauliche Module unterteilt werden, um sie übersichtlicher zu gestalten. Eine klare Strukturierung und Nummerierung der Regeln könnte die Orientierung erleichtern. Integration in Entwicklungstools: Die ERC-Regeln könnten direkt in Entwicklungstools integriert werden, um Entwicklern während des Codierens Echtzeit-Feedback zu geben und sicherzustellen, dass sie die Regeln einhalten. Schulungen und Schulungsmaterialien: Die Bereitstellung von Schulungen, Schulungsmaterialien und Leitfäden zu den ERC-Regeln könnte Entwicklern helfen, ein besseres Verständnis für die Anforderungen zu entwickeln und sie effektiver umzusetzen.

Welche anderen Anwendungsfälle für große Sprachmodelle wie ChatGPT gibt es im Bereich der Blockchain-Sicherheit?

Große Sprachmodelle wie ChatGPT können in verschiedenen Anwendungsfällen im Bereich der Blockchain-Sicherheit eingesetzt werden, darunter: Automatisierte Vertragsprüfung: Sprachmodelle können verwendet werden, um Smart Contracts automatisch auf Sicherheitslücken, Regelverstöße und potenzielle Schwachstellen zu überprüfen. Betrugs- und Angriffserkennung: Durch die Analyse von Transaktionsdaten und Verhaltensmustern können Sprachmodelle dabei helfen, betrügerische Aktivitäten und Angriffe frühzeitig zu erkennen. Risikobewertung und Compliance: Sprachmodelle können bei der Bewertung von Risiken, der Einhaltung von Vorschriften und der Identifizierung von Compliance-Verstößen in der Blockchain-Industrie unterstützen. Sicherheitsanalysen und Berichterstattung: Sprachmodelle können bei der Erstellung von Sicherheitsanalysen, Berichten und Empfehlungen für Sicherheitsmaßnahmen in der Blockchain helfen. Entwicklung von Sicherheitsrichtlinien: Durch die Analyse von Sicherheitsbest Practices und die Generierung von Richtlinien können Sprachmodelle dazu beitragen, Sicherheitsstandards in der Blockchain-Entwicklung zu verbessern.

Wie können Techniken wie AuditGPT dazu beitragen, die Sicherheit des gesamten Ethereum-Ökosystems zu verbessern?

Techniken wie AuditGPT können auf verschiedene Weisen dazu beitragen, die Sicherheit des gesamten Ethereum-Ökosystems zu verbessern: Früherkennung von Sicherheitslücken: AuditGPT kann Smart Contracts automatisch auf potenzielle Sicherheitslücken und Regelverstöße prüfen, bevor sie in der Blockchain implementiert werden, was dazu beiträgt, Sicherheitsrisiken frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Effiziente Überprüfung von ERC-Regeln: Durch die automatisierte Überprüfung von Smart Contracts auf die Einhaltung von ERC-Regeln kann AuditGPT Entwicklern dabei helfen, sicherzustellen, dass ihre Verträge den branchenüblichen Standards entsprechen. Reduzierung von menschlichen Fehlern: Da AuditGPT auf maschinellem Lernen basiert, kann es dazu beitragen, menschliche Fehler bei der manuellen Überprüfung von Smart Contracts zu reduzieren und die Genauigkeit der Sicherheitsprüfungen zu verbessern. Kosteneffizienz und Skalierbarkeit: Durch die Automatisierung des Prüfprozesses kann AuditGPT Sicherheitsprüfungen kosteneffizienter und skalierbarer gestalten, was es auch kleineren Entwicklerteams ermöglicht, Sicherheitsstandards einzuhalten. Verbesserung der Vertrauenswürdigkeit: Indem AuditGPT dazu beiträgt, die Sicherheit und Integrität von Smart Contracts zu gewährleisten, kann es das Vertrauen der Benutzer in das Ethereum-Ökosystem stärken und die Akzeptanz von Blockchain-Technologien fördern.