Securare i Contratti Intelligenti: Una Nuova Speranza
Un nuovo set di dati migliora la sicurezza dei contratti smart identificando le vulnerabilità.
Chavhan Sujeet Yashavant, MitrajSinh Chavda, Saurabh Kumar, Amey Karkare, Angshuman Karmakar
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Indice
- Perché sono importanti i contratti smart
- Vulnerabilità comuni nei contratti smart
- La necessità di un dataset
- Limitazioni dei dataset attuali
- La soluzione: un nuovo dataset
- Dataset reali e sintetizzati
- Crowdsourcing per dataset reali
- Creazione manuale di dataset
- Valutare gli strumenti di rilevamento
- I risultati sono arrivati
- Implicazioni nel mondo reale
- La necessità di un miglioramento continuo
- Piani futuri
- Conclusione: perché è importante
- Fonte originale
- Link di riferimento
I contratti smart sono programmi per computer che girano su una blockchain, tipo Ethereum. Eseguono automaticamente transazioni quando certe condizioni sono rispettate. Pensali come distributori automatici digitali: metti dentro un po' di criptovaluta, premi un pulsante, e se tutto va bene, ricevi i tuoi snack (o in questo caso, un po' di Ether). Però, proprio come quei distributori possono incepparsi o darti il prodotto sbagliato, i contratti smart possono avere difetti che gli hacker possono sfruttare.
Perché sono importanti i contratti smart
I contratti smart gestiscono ogni giorno transazioni per miliardi di dollari. Si occupano di tutto, da transazioni semplici ad accordi finanziari complessi. Questo li rende un obiettivo perfetto per i malintenzionati in cerca di rubare soldi. Gli attacchi e le vulnerabilità sono diventati più comuni man mano che i contratti smart guadagnano popolarità, creando un bisogno urgente di migliorare la loro sicurezza.
Vulnerabilità comuni nei contratti smart
Tra le tante vulnerabilità, due spiccano: vulnerabilità di reentrancy e eccezioni non gestite. In parole semplici, una vulnerabilità di reentrancy permette a un attaccante di prelevare più fondi di quanto dovrebbe ingannando un contratto a eseguire lo stesso codice più volte. Un'eccezione non gestita si verifica quando il codice incontra un errore e non sa come gestirlo, risultando spesso in esiti imprevisti.
La necessità di un dataset
Per combattere queste vulnerabilità, i ricercatori e gli sviluppatori hanno creato vari strumenti per rilevare debolezze nei contratti smart. Ma per migliorare questi strumenti, è essenziale un dataset solido di contratti smart che includa vulnerabilità note. Questo dataset consente di testare e validare i vari strumenti progettati per identificare questi rischi, facilitando lo sviluppo di misure di sicurezza più robuste.
Limitazioni dei dataset attuali
I dataset esistenti hanno le loro problematiche. Alcuni non coprono una vasta gamma di vulnerabilità, mentre altri possono avere dati etichettati in modo errato. Questo rende difficile per gli sviluppatori e i ricercatori confrontare l'efficacia degli strumenti che stanno usando. In un mondo in cui ogni secondo conta, trovare informazioni affidabili è cruciale.
La soluzione: un nuovo dataset
Per colmare le lacune nei dataset attuali, i ricercatori hanno introdotto un nuovo dataset specifico per i contratti smart. Questo dataset mira a includere una varietà di contratti smart reali etichettati per reentrancy e eccezioni non gestite. L'obiettivo è fornire una risorsa più standardizzata e precisa per gli strumenti di rilevamento delle vulnerabilità.
Dataset reali e sintetizzati
Il dataset è composto da due parti: una creata da contratti reali e un'altra che è stata realizzata manualmente per coprire vari scenari di reentrancy. I contratti reali provengono da contratti smart effettivi che sono stati segnalati per potenziali vulnerabilità attraverso una combinazione di crowdsourcing e supervisione di esperti. D'altra parte, il Dataset sintetizzato è progettato con cura per includere una gamma di casi di reentrancy, assicurandosi che vari casi limite siano coperti.
Crowdsourcing per dataset reali
Per creare il dataset reale, i ricercatori hanno coinvolto studenti di corsi di informatica. Agli studenti è stato chiesto di rivedere le funzioni dei contratti smart e di etichettarle come vulnerabili o non vulnerabili. Questo approccio non solo ha fornito dati preziosi, ma ha anche servito come esercizio didattico per gli studenti che stavano apprendendo su blockchain e sicurezza.
Creazione manuale di dataset
Il dataset sintetizzato ha richiesto un po' più di impegno. I ricercatori hanno studiato vari scenari che portano a vulnerabilità di reentrancy e hanno progettato casi di test che potessero dimostrare una vulnerabilità o mostrare un contratto sicuro. Questa attenzione ai dettagli aiuta a creare una risorsa completa che può essere utilizzata per valutare gli strumenti di rilevamento esistenti e nuovi.
Valutare gli strumenti di rilevamento
Una volta che il dataset era pronto, era il momento di testare gli strumenti progettati per rilevare vulnerabilità. Sei strumenti popolari sono stati valutati utilizzando il nuovo dataset creato. Attraverso questa valutazione, è emerso chiaramente quali strumenti si sono comportati meglio nel trovare vulnerabilità di reentrancy e eccezioni non gestite.
I risultati sono arrivati
I risultati hanno mostrato che uno strumento, Slither, si è distinto nel rilevare vulnerabilità di reentrancy dal dataset crowdsourced. Altri strumenti, come Sailfish, hanno eccelso quando testati sul dataset sintetizzato manualmente, in particolare per il rilevamento di reentrancy. Quando si trattava di eccezioni non gestite, Slither ha nuovamente mostrato un'ottima performance.
Implicazioni nel mondo reale
Le implicazioni di queste scoperte sono enormi. Con un modo più efficace per rilevare le vulnerabilità, gli sviluppatori di contratti smart possono creare contratti più sicuri, potenzialmente risparmiando milioni di dollari da furti e sfruttamenti. Questo non solo protegge gli sviluppatori, ma costruisce anche fiducia nell'ecosistema Ethereum nel suo insieme.
La necessità di un miglioramento continuo
Il mondo dei contratti smart è in continua evoluzione e con esso, è probabile che emergano nuove vulnerabilità. Pertanto, è cruciale continuare ad aggiornare dataset e strumenti per riflettere questi cambiamenti. Continuando a perfezionare i metodi di rilevamento e creando nuove risorse, i ricercatori e gli sviluppatori possono rimanere un passo avanti rispetto agli attori malevoli.
Piani futuri
I ricercatori pianificano di espandere ulteriormente il loro dataset. Mirano a condurre più valutazioni empiriche degli strumenti di rilevamento ed esplorare metodi di machine learning per automatizzare alcune parti del processo di annotazione. Con i progressi nella tecnologia, presto potremmo vivere in un mondo in cui i contratti smart sono sicuri quanto sono convenienti!
Conclusione: perché è importante
Nel grande schema delle cose, garantire la sicurezza dei contratti smart è fondamentale non solo per i singoli sviluppatori ma per l'intera comunità blockchain. Man mano che i contratti smart giocano un ruolo sempre più significativo nelle transazioni finanziarie e negli accordi digitali, garantire la loro sicurezza aiuterà a proteggere gli utenti e a promuovere ulteriore fiducia nella tecnologia blockchain.
Quindi ricorda, la prossima volta che pensi di mettere i tuoi soldi in un contratto smart, potresti voler controllare se il contratto è stato accuratamente verificato. Non è solo un distributore automatico digitale; potrebbe essere il tuo biglietto per un portafoglio vuoto se non fai attenzione!
Titolo: SCRUBD: Smart Contracts Reentrancy and Unhandled Exceptions Vulnerability Dataset
Estratto: Smart Contracts (SCs) handle transactions in the Ethereum blockchain worth millions of United States dollars, making them a lucrative target for attackers seeking to exploit vulnerabilities and steal funds. The Ethereum community has developed a rich set of tools to detect vulnerabilities in SCs, including reentrancy (RE) and unhandled exceptions (UX). A dataset of SCs labelled with vulnerabilities is needed to evaluate the tools' efficacy. Existing SC datasets with labelled vulnerabilities have limitations, such as covering only a limited range of vulnerability scenarios and containing incorrect labels. As a result, there is a lack of a standardized dataset to compare the performances of these tools. SCRUBD aims to fill this gap. We present a dataset of real-world SCs and synthesized SCs labelled with RE and UX. The real-world SC dataset is labelled through crowdsourcing, followed by manual inspection by an expert, and covers both RE and UX vulnerabilities. On the other hand, the synthesized dataset is carefully crafted to cover various RE scenarios only. Using SCRUBD we compared the performance of six popular vulnerability detection tools. Based on our study, we found that Slither outperforms other tools on a crowdsourced dataset in detecting RE vulnerabilities, while Sailfish outperforms other tools on a manually synthesized dataset for detecting RE. For UX vulnerabilities, Slither outperforms all other tools.
Autori: Chavhan Sujeet Yashavant, MitrajSinh Chavda, Saurabh Kumar, Amey Karkare, Angshuman Karmakar
Ultimo aggiornamento: Dec 13, 2024
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2412.09935
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.09935
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.
Link di riferimento
- https://docs.etherscan.io/api-endpoints/contracts
- https://github.com/sujeetc/SCRUBD/tree/main/limitations
- https://github.com/InPlusLab/ReentrancyStudy-Data/commit/5b6be0f6be24591f1455e3467d956c397357abd3
- https://github.com/InPlusLab/ReentrancyStudy-Data/blob/main/reentrant_contracts/0x7c4393ee129d7856b5bd765c2d20b66f464ccd0f.sol
- https://github.com/smartbugs/smartbugs-curated/blob/main/dataset/reentrancy/0x627fa62ccbb1c1b04ffaecd72a53e37fc0e17839.sol
- https://github.com/smartbugs/smartbugs-curated/blob/main/dataset/
- https://github.com/sujeetc/SCRUBD
- https://scaudit.cse.iitk.ac.in
- https://ieeexplore.ieee.org
- https://conferences.ieeeauthorcenter.ieee.org/
- https://arxiv.org/abs/1312.6114
- https://github.com/liustone99/Wi-Fi-Energy-Detection-Testbed-12MTC
- https://codeocean.com/capsule/4989235/tree