新しいツールがスマートコントラクトのコンプライアンスを強化!
自動ツールがスマートコントラクトのERC準拠を監査して、セキュリティを向上させるよ。
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目次
スマートコントラクトは、ブロックチェーンプラットフォーム、特にイーサリアムで動作するコードで書かれた合意です。これにより、仲介者なしで当事者同士がやり取りできるけど、イーサリアムの提案書(ERC)と呼ばれる技術文書で設定された特定のルールに従う必要があります。このルールに従うことは超重要で、違反するとセキュリティリスクや財務損失、アプリケーションの機能問題につながる可能性があるんだ。この記事では、スマートコントラクトがERCルールに従っているかを自動でチェックする新しいツールについて話します。
イーサリアムとスマートコントラクトの背景
イーサリアムは、開発者がそのブロックチェーン上で動作するアプリケーションを作成できる分散型プラットフォームです。これらのアプリケーションには、金融サービス、ゲーム、特定の契約を自動的に実行するための他のソリューションが含まれます。スマートコントラクトは、これらのアプリケーションの基盤となり、あらかじめ設定された条件に基づいてアクションを実行します。
一貫性を保つために、さまざまなERCが作成されました。各ERCは、スマートコントラクトが従うべきルールのセットを定義しています。たとえば、ERC20はトークン作成に最も一般的に使われる標準の1つです。これにより、異なるトークンがシームレスに協力できるようになり、アプリケーション間の相互運用性が向上します。
ERCルールを遵守することの重要性
ERCルールは、スマートコントラクトがどのように振る舞うべきかを決定するので、めっちゃ大事です。もし契約がこれらのルールに従わない場合、他の契約やプラットフォームとうまくやり取りできないことがあります。これによって、財務損失やセキュリティの脆弱性、トークンが永久に失われるリスクが生じることがあります。
たとえば、契約がユーザーがトークンを転送する権利を持っているかどうかをチェックしない場合、無許可の転送を許可してしまうかもしれません。これが悪意のある行為者に悪用される可能性があるので、スマートコントラクトがこれらのルールを遵守しているか確認するのが超重要です。
現在のERC検証の実践
現在、開発者は主に2つの方法でERCの遵守をチェックしています:手動監査とプログラム分析ツール。手動監査は、セキュリティ専門家が契約を行単位でレビューするもので、時間がかかってお金もかかります。プログラム分析ツールは一部の検証プロセスを自動化できますが、基本的な要件しかチェックできないことが多く、多くのルールの意味的な性質から複雑なルールの違反を検出できないことがあります。
だから、自動化されたソリューションが必要で、高コストや長い手動監査プロセスなしでERCの遵守を効果的に検証できるものが求められています。
新しい自動化ツールの紹介
この記事では、ERCの遵守を自動で監査するために大規模な言語モデル(LLM)を利用した新しいツールを紹介します。LLM技術を活用することで、監査プロセスを簡素化することを目的としています。複雑さに対応でき、既存のツールよりも包括的な分析を提供します。
ツールの動作方法
ツールを構築するために、研究者たちはERCルールの実証研究を行いました。さまざまなERC標準を調査して、その内容、セキュリティの影響、スマートコントラクト用のプログラミング言語Solidityでの実装を理解しました。
ルールの抽出
ツールはERCからルールを抽出し、特定の形式に整理します。このプロセスでは、ERC文書内の関数やイベントを特定し、それらの振る舞いに関するルールを定義します。
たとえば、ルールは、トークンが転送されるときにイベントが発生しなければならないとか、外部呼び出しの戻り値をチェックしなければならないなどといったものです。抽出されたルールは、さらなる分析を容易にするために構造化された形式で保存されます。
スマートコントラクトの分析
ルールが抽出されたら、ツールはこれらのルールに対して個々のスマートコントラクトを分析します。各公開関数がERCで指定された要件に従っているかを確認します。
精度を向上させるために、ツールは分析を小さな部分に分けて、一度に1つのルールに焦点を当てます。この逐次的な検査により、各契約を詳細にレビューでき、すべてを一度に分析するよりも効果的です。
パフォーマンスの評価
ツールのパフォーマンスを評価するために、大量の契約を含むデータセットと、手動で監査された既知の違反を含むデータセットの2つを作成しました。ツールが実際の違反を特定する能力とその精度を、従来の監査サービスや既存の自動ツールと比較しました。
その結果、ツールは多くのルール違反を検出でき、誤検出率が低いことが示されました。つまり、存在しない問題を滅多に指摘しないということです。
研究からの発見
この研究は、ERCルールの性質とその影響について重要な洞察を明らかにしました。多くのルールが特権チェックに焦点を当てており、認可されたユーザーだけが特定のアクションを実行できることを保証しています。また、ERCルールの書き方に共通のパターンがあることも明らかになり、より良い監査の実践に役立ちそうです。
ルール違反のパターン
分析したさまざまなERCルールの中で、多くの違反は、トークン転送を行う前にユーザー権限を確認するなどの重要なチェックを見落とすことから生じています。これは、ERCの技術的仕様とコードの基礎となる論理を理解することの重要性を強調しています。
既存ソリューションとの比較
手動監査や既存の自動ツールなどのベースラインソリューションと比較した場合、新しいツールは、検出精度とスピードの両方で優れたパフォーマンスを示しました。より多くの違反を報告するだけでなく、かなり低コストで実行しました。
開発者への影響
この自動化ツールの導入は、スマートコントラクト開発にとって大きな変革です。開発者には、彼らの契約が安全でERC基準に準拠していることを確認するためのコスト効率が良く、時間を節約できる方法を提供します。このツールを開発プロセスに統合することで、プログラマーは脆弱性のリスクを大幅に減少させ、アプリケーションの信頼性を向上させることができます。
結論
要するに、ERC遵守を監査するために開発された自動化ツールは、スマートコントラクトの検証方法において重要な進展を示しています。ルール違反を効率的かつ正確に特定できる能力を持ち、イーサリアムエコシステム内で開発者が直面する課題に対する必要なソリューションを提供します。
ブロックチェーン技術が進化し続ける中、このようなツールは分散型アプリケーション内でのセキュリティと機能性を維持するために重要であり、ユーザーや開発者の間での信頼と信頼性を育む役割を果たします。今後の作業は、このツールの機能を拡張してより多くのERC標準をカバーし、より複雑な契約に対応できるようにすることに焦点を当てるかもしれません。
タイトル: AuditGPT: Auditing Smart Contracts with ChatGPT
概要: To govern smart contracts running on Ethereum, multiple Ethereum Request for Comment (ERC) standards have been developed, each containing a set of rules to guide the behaviors of smart contracts. Violating the ERC rules could cause serious security issues and financial loss, signifying the importance of verifying smart contracts follow ERCs. Today's practices of such verification are to either manually audit each single contract or use expert-developed, limited-scope program-analysis tools, both of which are far from being effective in identifying ERC rule violations. This paper presents a tool named AuditGPT that leverages large language models (LLMs) to automatically and comprehensively verify ERC rules against smart contracts. To build AuditGPT, we first conduct an empirical study on 222 ERC rules specified in four popular ERCs to understand their content, their security impacts, their specification in natural language, and their implementation in Solidity. Guided by the study, we construct AuditGPT by separating the large, complex auditing process into small, manageable tasks and design prompts specialized for each ERC rule type to enhance LLMs' auditing performance. In the evaluation, AuditGPT successfully pinpoints 418 ERC rule violations and only reports 18 false positives, showcasing its effectiveness and accuracy. Moreover, AuditGPT beats an auditing service provided by security experts in effectiveness, accuracy, and cost, demonstrating its advancement over state-of-the-art smart-contract auditing practices.
著者: Shihao Xia, Shuai Shao, Mengting He, Tingting Yu, Linhai Song, Yiying Zhang
最終更新: 2024-04-05 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2404.04306
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2404.04306
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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