Смарт-контракты под прицетом: новая система обнаружения уязвимостей

Автор: Денис Аветисян

Исследователи разработали AtomGraph — инновационный подход к выявлению нарушений атомарности в смарт-контрактах, способный значительно повысить их безопасность.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Архитектура AtomGraph представляет собой комплексную систему, предназначенную для обработки и анализа графовых данных, где каждый атом информации соединен с другими, формируя взаимосвязанную сеть для эффективного представления и манипулирования сложными структурами.

AtomGraph использует мультимодальные графовые нейронные сети (GCN) для эффективного обнаружения уязвимостей, связанных с нарушением атомарности в коде смарт-контрактов.

Несмотря на широкое распространение смарт-контрактов как ключевого элемента технологии блокчейн, проблема нарушения атомарности представляет серьезную угрозу безопасности. В данной работе, ‘AtomGraph: Tackling Atomicity Violation in Smart Contracts using Multimodal GCNs’, предложен автоматизированный фреймворк AtomGraph, использующий мультимодальные графовые сверточные сети (GCN) для эффективного выявления подобных уязвимостей. Разработанный подход, объединяющий структурные и семантические признаки смарт-контрактов, демонстрирует высокую точность и превосходит существующие инструменты анализа. Позволит ли AtomGraph существенно повысить надежность и безопасность децентрализованных приложений на основе блокчейн?

Уязвимости смарт-контрактов: Риски, которые нельзя игнорировать

Несмотря на революционный потенциал, смарт-контракты подвержены нарушениям атомарности, что представляет серьезную угрозу для финансовых операций. Данная уязвимость возникает, когда транзакция, предполагающая выполнение нескольких операций, выполняется лишь частично, приводя к несогласованности данных и потенциальным финансовым потерям. Например, в случае обмена одного актива на другой, нарушение атомарности может привести к ситуации, когда один актив был передан, а взамен ничего не получено. Подобные инциденты уже привели к значительным убыткам в сфере децентрализованных финансов (DeFi), подчеркивая критическую необходимость разработки эффективных методов обнаружения и предотвращения подобных уязвимостей в коде смарт-контрактов, особенно учитывая их растущую сложность и взаимосвязанность в современных блокчейн-системах.

Традиционные методы обнаружения уязвимостей в программном обеспечении зачастую оказываются неэффективными при анализе смарт-контрактов из-за их высокой сложности и специфической архитектуры. Эти методы, разработанные для классического кода, склонны к генерации ложных срабатываний — когда безобидные фрагменты кода ошибочно идентифицируются как уязвимые. Не менее серьезной проблемой является пропуск реальных, критических уязвимостей, которые могут быть использованы злоумышленниками для кражи средств или нарушения работы децентрализованного приложения. Это связано с тем, что смарт-контракты требуют особого подхода к анализу, учитывающего особенности языка Solidity, логику работы виртуальной машины Ethereum и специфические типы атак, характерные для блокчейн-экосистемы. Таким образом, существующие инструменты нуждаются в существенной модернизации или замене на более специализированные решения, способные эффективно обнаруживать и устранять уязвимости в смарт-контрактах.

Многомодальное обучение: Новый взгляд на представление кода

В рамках предлагаемого подхода используется многомодальное обучение, объединяющее структурные и семантические модальности, извлеченные из кода смарт-контрактов. Структурная модальность основывается на топологии графа потока управления (CFG), отражающей логику выполнения, в то время как семантическая модальность анализирует последовательности опкодов. Совместное использование этих модальностей позволяет получить более полное представление о коде смарт-контракта, учитывая как его архитектуру, так и функциональное назначение каждой инструкции. Такой подход позволяет эффективно представлять сложные взаимосвязи внутри кода и повышает точность анализа, например, при обнаружении уязвимостей.

Структурная модальность в нашем подходе использует топологию графа потока управления (CFG) для представления логики выполнения смарт-контракта. CFG представляет собой граф, где узлы соответствуют базовым блокам кода, а ребра — переходам между ними. Анализ CFG позволяет выявить зависимости между различными частями кода и определить последовательность операций, выполняемых при различных условиях. Параллельно, семантическая модальность анализирует последовательности опкодов, представляющих машинные инструкции, выполняемые виртуальной машиной Ethereum. Такой анализ позволяет извлечь информацию о функциональности и поведении смарт-контракта на уровне отдельных операций, дополняя структурную информацию, полученную из CFG.

Для генерации векторных представлений (embeddings) структурных и семантических признаков смарт-контрактов используются алгоритмы Node2Vec и Word2Vec. Node2Vec применяется для анализа графа потока управления (CFG), представляя узлы и связи в виде векторов, отражающих их структурное окружение и взаимосвязи. Word2Vec, в свою очередь, используется для обработки последовательностей операций (opcode), создавая векторные представления, учитывающие контекст каждой операции в последовательности. В результате, каждый узел CFG и каждая операция opcode преобразуются в многомерный вектор, который служит числовым представлением соответствующих элементов кода, пригодным для машинного обучения и анализа.

Интеграция структурной и семантической модальностей представления смарт-контрактов позволяет получить более полное и детальное описание кода, что положительно сказывается на точности выявления уязвимостей. Структурная модальность, основанная на топологии графа потока управления (CFG), предоставляет информацию о логике выполнения, в то время как семантическая модальность, анализирующая последовательности опкодов, отражает функциональное поведение. Объединение этих модальностей, посредством методов представления в виде векторов (например, Node2Vec и Word2Vec), позволяет моделировать сложные взаимосвязи между различными элементами кода и более эффективно выявлять аномалии, характерные для уязвимостей.

AtomGraph: Обнаружение уязвимостей на основе графовых сверточных сетей

Фреймворк AtomGraph использует графовую сверточную сеть (GCN) для анализа смарт-контрактов. В основе лежит представление кода в виде графа, где узлы соответствуют элементам кода, а ребра — зависимостям между ними. Для каждого узла формируется векторное представление — встраивание (embedding), которое учитывает как структурную информацию (расположение в коде, связи с другими элементами), так и семантическую (значение и функциональность элемента). GCN обрабатывает эти комбинированные встраивания, позволяя выявлять закономерности, характерные для уязвимостей, путём агрегации информации от соседних узлов в графе и обучения на размеченных данных.

Адаптивный механизм взвешенного объединения (Adaptive Weighted Fusion) в AtomGraph динамически регулирует вклад структурных и семантических признаков при анализе кода смарт-контрактов. В отличие от фиксированного взвешивания, данный подход позволяет модели автоматически определять оптимальное соотношение между признаками, отражающими структуру кода (например, потоки управления, зависимости между функциями) и семантическое содержание (например, типы данных, логические выражения). Это обеспечивает более точное выявление уязвимостей, поскольку позволяет учитывать, какие признаки наиболее значимы в конкретном контексте, и тем самым максимизировать производительность системы обнаружения. Динамическая корректировка весов осуществляется в процессе обучения модели на основе анализа данных, что позволяет адаптироваться к различным шаблонам уязвимостей и повысить общую эффективность.

В основе AtomGraph лежит графовая сверточная сеть (GCN), обученная выявлять паттерны, указывающие на нарушения атомарности в коде смарт-контрактов. Обучение сети направлено на обнаружение характерных признаков уязвимостей, таких как атаки повторного входа (reentrancy) и нарушения взаимодействия проверки-эффекта (check-effect-interaction). Атаки повторного входа возникают, когда функция может быть рекурсивно вызвана до завершения первоначальной транзакции, что может привести к непредсказуемым изменениям состояния. Уязвимости, связанные с нарушением взаимодействия проверки-эффекта, возникают, когда состояние контракта изменяется до того, как все необходимые проверки условий выполнены. GCN анализирует взаимосвязи между элементами кода, чтобы выявить подобные аномалии и, следовательно, обнаруживать уязвимости.

Экспериментальные результаты показывают, что AtomGraph значительно превосходит существующие методы обнаружения уязвимостей, достигая показателя F1 в 96.97%. В частности, AtomGraph демонстрирует точность 96.88%, полноту 98.27% и точность 96.00%, при этом уровень ложноположительных срабатываний составляет всего 0.05. Данные показатели подтверждают высокую эффективность и надежность предложенного подхода к выявлению уязвимостей в смарт-контрактах.

За пределами обнаружения: Обеспечение будущего децентрализованных финансов

Платформа AtomGraph предлагает возможность интеграции своих передовых функций обнаружения уязвимостей непосредственно в существующие процессы разработки смарт-контрактов. Это позволяет выявлять потенциальные недостатки на ранних стадиях жизненного цикла, еще до развертывания контракта в сети. Такой проактивный подход значительно снижает риски эксплуатации, поскольку разработчики получают возможность оперативно устранять уязвимости, не допуская их появления в конечном продукте. В отличие от реактивных методов, когда недостатки обнаруживаются уже после развертывания, AtomGraph обеспечивает превентивную защиту, способствуя созданию более надежных и безопасных децентрализованных финансовых приложений.

Разработанный фреймворк не просто выявляет уязвимости в смарт-контрактах, но и предоставляет разработчикам точную информацию об их первопричине. Это позволяет целенаправленно устранять недостатки в коде, а не полагаться на общие рекомендации или предположения. Такой подход значительно повышает качество смарт-контрактов, снижая вероятность будущих эксплойтов и улучшая общую безопасность децентрализованных финансовых приложений. Вместо того, чтобы просто сообщать о наличии уязвимости, система помогает разработчикам понять, как она возникла, что способствует более глубокому пониманию принципов безопасного кодирования и созданию более надёжных и устойчивых к атакам решений.

Снижение риска взломов и уязвимостей является ключевым фактором для развития децентрализованных финансов (DeFi). Система AtomGraph, выявляя и устраняя потенциальные угрозы на ранних стадиях разработки смарт-контрактов, способствует формированию доверия к DeFi-приложениям среди пользователей и инвесторов. Повышенная безопасность, обеспечиваемая AtomGraph, создает благоприятную среду для более широкого внедрения DeFi-технологий, привлекая новых участников и стимулируя инновации в этой перспективной области. Это, в свою очередь, позволяет DeFi-проектам уверенно масштабироваться и предлагать более надежные и привлекательные финансовые решения.

Разработка AtomGraph демонстрирует значительное повышение скорости анализа смарт-контрактов. В ходе тестирования, система обрабатывает один контракт в среднем за 1.67 секунды, что примерно в пять раз быстрее, чем у Ethainter, которому требуется 8.22 секунды на выполнение той же задачи. Такая повышенная производительность позволяет разработчикам оперативно выявлять уязвимости и проводить необходимые исправления в процессе разработки, существенно сокращая время, необходимое для обеспечения безопасности децентрализованных финансовых приложений и способствуя их более быстрому внедрению.

Исследование демонстрирует, что даже самые элегантные архитектуры, вроде мультимодальных графовых сверточных сетей (GCN), не гарантируют абсолютной защиты от уязвимостей. Авторы предлагают AtomGraph для выявления нарушений атомарности в смарт-контрактах, что, в сущности, является очередным подтверждением старой истины: любой код — это компромисс. Клод Шеннон как-то заметил: «Информация — это движение, а движение — это сообщение». В контексте смарт-контрактов это значит, что каждое взаимодействие, каждая транзакция — это потенциальный вектор атаки, и задача исследователей — максимально затруднить интерпретацию этого «сообщения» злоумышленником. Очевидно, что совершенства не существует, и борьба с уязвимостями — это бесконечный процесс, где каждый «революционный» подход лишь откладывает неизбежное появление новых проблем.

Что дальше?

Предложенный подход, использующий мультимодальные графовые нейронные сети для выявления нарушений атомарности в смарт-контрактах, кажется, лишь очередной попыткой прикрыть старые уязвимости новой обёрткой. Конечно, производительность улучшилась, но, как показывает опыт, любой, даже самый элегантный алгоритм, рано или поздно столкнётся с изобретательным злоумышленником и непредсказуемым поведением виртуальной машины. Защита от атомарных ошибок — это бесконечная гонка вооружений.

Более того, следует помнить, что настоящая проблема кроется не в обнаружении уязвимостей, а в их предотвращении. Пока разработчики пишут код, полагаясь на «волшебные» инструменты анализа, уязвимости будут возникать. Похоже, что «DevOps» для безопасности смарт-контрактов — это просто смирение с тем, что баги неизбежны, и автоматизация патчей вместо исправления причин.

В перспективе, вероятно, стоит обратить внимание не на более сложные модели обнаружения, а на формальные методы верификации и языки, изначально спроектированные с учетом безопасности. Хотя, конечно, это потребует от разработчиков больше усилий и отказа от привычных инструментов. Всё новое — это просто старое с худшей документацией, и эта закономерность, похоже, будет преследовать нас и в мире блокчейна.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.02399.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-03 23:58