Simple Science

Ciência de ponta explicada de forma simples

# Informática# Criptografia e segurança

Garantindo Contratos Inteligentes: Uma Nova Esperança

Um novo conjunto de dados melhora a segurança de contratos inteligentes ao identificar vulnerabilidades.

Chavhan Sujeet Yashavant, MitrajSinh Chavda, Saurabh Kumar, Amey Karkare, Angshuman Karmakar

― 6 min ler


Avanço na Segurança deAvanço na Segurança deContratos Inteligentesinteligentes.detecção de falhas em contratosNovo conjunto de dados melhora a
Índice

Contratos inteligentes são programas de computador que rodam em uma blockchain, tipo a Ethereum. Eles executam transações automaticamente quando certas condições são atendidas. Pense neles como máquinas de lanche digitais: você coloca uma criptomoeda, aperta um botão e, se tudo estiver certo, recebe seus snacks (ou, nesse caso, um pouco de Ether). Mas, assim como aquelas máquinas podem travar ou te dar o produto errado, contratos inteligentes também podem ter falhas que atacantes podem explorar.

Por que os Contratos Inteligentes são Importantes

Contratos inteligentes movimentam bilhões de dólares em transações todo dia. Eles gerenciam tudo, desde transações simples até acordos financeiros complexos. Isso faz deles um alvo fácil para pessoas mal-intencionadas que querem roubar dinheiro. Hackeamentos e explorações estão se tornando mais comuns à medida que os contratos inteligentes ganham popularidade, criando uma necessidade urgente de melhorar sua segurança.

Vulnerabilidades Comuns em Contratos Inteligentes

Entre as várias vulnerabilidades, duas se destacam: Vulnerabilidades de Reentrada e Exceções Não Tratadas. Simplificando, uma vulnerabilidade de reentrada permite que um atacante retire mais fundos do que deveria, enganando um contrato para executar o mesmo código várias vezes. Uma exceção não tratada acontece quando o código encontra um erro e não sabe como lidar com isso, levando a resultados inesperados.

A Necessidade de um Conjunto de Dados

Para combater essas vulnerabilidades, pesquisadores e desenvolvedores criaram várias ferramentas para detectar fraquezas em contratos inteligentes. Mas para melhorar essas ferramentas, um conjunto de dados sólido de contratos inteligentes que inclua vulnerabilidades conhecidas é essencial. Esse conjunto de dados permite testar e validar as várias ferramentas projetadas para identificar esses riscos, facilitando o desenvolvimento de medidas de segurança mais robustas.

Limitações dos Conjuntos de Dados Atuais

Os conjuntos de dados existentes têm seus problemas. Alguns não cobrem uma ampla gama de vulnerabilidades, enquanto outros podem ter dados rotulados incorretamente. Isso dificulta a comparação da eficácia das ferramentas que os desenvolvedores e pesquisadores estão usando. Num mundo onde cada segundo conta, encontrar informações confiáveis é crucial.

A Solução: Um Novo Conjunto de Dados

Para resolver as lacunas nos conjuntos de dados atuais, pesquisadores introduziram um novo conjunto de dados especificamente para contratos inteligentes. Esse conjunto visa incluir uma variedade de contratos inteligentes do mundo real rotulados para vulnerabilidades de reentrada e exceções não tratadas. O objetivo é fornecer um recurso mais padronizado e preciso para ferramentas de detecção de vulnerabilidades.

Conjuntos de Dados do Mundo Real e Sintetizados

O conjunto de dados consiste em duas partes: uma criada a partir de contratos do mundo real e outra que é manualmente elaborada para cobrir vários cenários de reentrada. Os contratos do mundo real vêm de contratos inteligentes que foram sinalizados por potenciais vulnerabilidades através de uma mistura de crowdsourcing e supervisão de especialistas. Por outro lado, o Conjunto de Dados Sintetizado é cuidadosamente projetado para incluir uma gama de casos de reentrada, garantindo que várias situações extremas sejam cobertas.

Crowdsourcing para Conjuntos de Dados do Mundo Real

Para criar o conjunto de dados do mundo real, os pesquisadores contaram com a ajuda de estudantes de cursos de ciência da computação. Os alunos foram encarregados de revisar funções de contratos inteligentes e rotulá-las como vulneráveis ou não vulneráveis. Essa abordagem não só forneceu dados valiosos, mas também serviu como um exercício de aprendizado para os estudantes que estão aprendendo sobre blockchain e segurança.

Elaboração Manual de Conjuntos de Dados

O conjunto de dados sintetizado exigiu um pouco mais de esforço. Pesquisadores estudaram vários cenários que levam a vulnerabilidades de reentrada e projetaram casos de teste que poderiam demonstrar uma vulnerabilidade ou mostrar um contrato seguro. Essa atenção aos detalhes ajuda a criar um recurso abrangente que pode ser usado para avaliar ferramentas de detecção existentes e novas.

Avaliando Ferramentas de Detecção

Uma vez que o conjunto de dados estava pronto, era hora de testar as ferramentas projetadas para detectar vulnerabilidades. Seis ferramentas populares foram avaliadas usando o novo conjunto de dados criado. Através dessa avaliação, ficou claro quais ferramentas se destacaram em encontrar vulnerabilidades de reentrada e exceções não tratadas.

Os Resultados Chegaram

Os resultados mostraram que uma ferramenta, Slither, se destacou na detecção de vulnerabilidades de reentrada a partir do conjunto de dados crowdsourced. Outras ferramentas, como Sailfish, se saíram bem quando testadas no conjunto de dados sintetizado manualmente, especialmente na detecção de reentrada. Quando se tratava de exceções não tratadas, a Slither novamente teve um desempenho forte.

Implicações no Mundo Real

As implicações dessas descobertas são vastas. Com uma maneira mais eficaz de detectar vulnerabilidades, desenvolvedores de contratos inteligentes podem criar contratos mais seguros, potencialmente salvando milhões de dólares de roubo e exploração. Isso não só protege os desenvolvedores, mas também constrói confiança em todo o ecossistema da Ethereum.

A Necessidade de Melhoria Contínua

O mundo dos contratos inteligentes está mudando continuamente, e com isso, novas vulnerabilidades provavelmente surgirão. Portanto, é crucial continuar atualizando conjuntos de dados e ferramentas para refletir essas mudanças. Ao refinar continuamente os métodos de detecção e criar novos recursos, pesquisadores e desenvolvedores podem se manter um passo à frente de atores maliciosos.

Planos Futuros

Os pesquisadores planejam expandir ainda mais seu conjunto de dados. Eles desejam realizar mais avaliações empíricas de ferramentas de detecção e explorar métodos de aprendizado de máquina para automatizar algumas partes do processo de anotação. Com os avanços na tecnologia, em breve poderemos viver em um mundo onde contratos inteligentes são tão seguros quanto convenientes!

Conclusão: Por que isso Importa

No grande esquema das coisas, garantir a segurança dos contratos inteligentes é essencial não só para desenvolvedores individuais, mas para toda a comunidade de blockchain. À medida que os contratos inteligentes desempenham um papel cada vez mais significativo em transações financeiras e acordos digitais, garantir sua segurança ajudará a proteger os usuários e promover mais confiança na tecnologia de blockchain.

Então lembre-se, na próxima vez que você pensar em colocar seu dinheiro em um contrato inteligente, talvez seja bom checar se o contrato foi minuciosamente avaliado. Não é só uma máquina de lanche digital; pode ser seu bilhete para uma carteira vazia se você não tiver cuidado!

Fonte original

Título: SCRUBD: Smart Contracts Reentrancy and Unhandled Exceptions Vulnerability Dataset

Resumo: 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.

Autores: Chavhan Sujeet Yashavant, MitrajSinh Chavda, Saurabh Kumar, Amey Karkare, Angshuman Karmakar

Última atualização: Dec 13, 2024

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2412.09935

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.09935

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

Obrigado ao arxiv pela utilização da sua interoperabilidade de acesso aberto.

Mais de autores

Artigos semelhantes