Panimula
Ang Bitslab ay bumuo ng isang makabagong AI auditing Agent, ang BitsLabAI Scanner; partikular na idinisenyo para suriin at protektahan ang mga Web3 application. Kamakailan naming sinubukan ang teknolohiyang ito sa SuiDex public auditing competition, at napakahusay ng naging resulta. Ginamit ng BitslabAI Scanner ang AI-driven scanner upang talunin ang karamihan ng mga auditor sa auditing competition, na tumulong sa aming koponan upang makuha ang ikalawang pwesto.
Background
Ang Web3 ecosystem ay mabilis na lumalawak, at ang mga smart contract ay nagiging mas kumplikado. Bagaman kapana-panabik ang inobasyong ito, nagdadala rin ito ng malalaking panganib sa seguridad, lalo na sa mga bagong ecosystem gaya ng Sui. Ang pag-audit ng mga smart contract na isinulat gamit ang Move ay isang mahirap na gawain, dahil kumpara sa EVM world, kulang ito sa sapat na historical vulnerability data at mature na mga tool.
Upang tugunan ang kritikal na kakulangan sa seguridad na ito, bumuo ang Bitslab ng isang makabagong AI Agent, ang BitsLabAI Scanner, na partikular na idinisenyo para suriin at protektahan ang mga Web3 application. Kamakailan naming sinubukan ang teknolohiyang ito sa SuiDex public auditing competition, at napakahusay ng naging resulta. Ginamit ng BitslaAI Scanner ang AI-driven scanner nito upang talunin ang karamihan ng mga auditor sa auditing competition, na tumulong sa aming koponan upang makuha ang ikalawang pwesto. Ipinapakita nito ang malakas na kakayahan ng BitsLabAI Scanner na matuklasan ang mga kritikal na security vulnerabilities na maaaring hindi mapansin kung walang tulong ng AI.
Bakit namin binuo ang isang security-first na BitsLabAI Scanner
Ang mundo ng on-chain security ay dumaranas ng radikal na pagbabago na pinapagana ng foundational AI. Bagaman ang mga general-purpose large language models (LLMs) ay may kakayahan nang magsagawa ng paunang pagsusuri sa smart contract code, kadalasan ay kulang sila ng espesyalisadong, adversarial na pag-iisip na kinakailangan para sa mahigpit na security auditing. Mahusay silang mga assistant, ngunit hindi sila mga auditor.
Upang punan ang mahalagang agwat na ito, bumuo kami ng isang security-first, multi-layered architecture—ang BitslabAI Scanner. Hindi ito isang solong, napakalaking modelo, kundi isang integrated system kung saan maraming dedicated AI components ang nagtutulungan. Bawat component ay nakatuon sa partikular na hamon sa seguridad ng smart contract:
● Semantic code analysis: Nauunawaan ang layunin at lohika ng code, hindi lamang sa syntax kundi pati na rin sa business purpose ng contract.
● Vulnerability detection: Sinanay gamit ang malalaking dataset ng mga kilalang vulnerabilities at anti-patterns, mula sa reentrancy attacks hanggang sa komplikadong economic manipulation vectors.
● Attack simulation: Isang advanced na component na sumusubok na awtomatikong bumuo at mag-validate ng mga potensyal na attack paths upang kumpirmahin kung ang teoretikal na vulnerabilities ay maaaring mapagsamantalahan.
Ang ganitong integrated approach ay nagbibigay-daan sa AI na matuklasan ang kumplikadong mga logical flaws at nakatagong attack vectors na madaling mapalampas ng general AI at manual auditing. Sa pamamagitan ng pagsasama ng bilis at saklaw ng AI at ang katumpakan ng mga security expert, nakamit ng aming framework ang mas malalim at mas komprehensibong pagsusuri, aktibong nagbibigay ng seguridad para sa bagong henerasyon ng mga Web3 application.
Mula Konsepto hanggang Praktika: Ang Tunay na Lakas ng BitslabAI Scanner
Ang kakayahan ng BitslabAI Scanner ay nakasalalay sa paglabag nito sa mga limitasyon ng tradisyonal na static analysis. Hindi lamang nito sinusuri kung ang code ay may mga kilalang vulnerabilities, kundi ginagaya rin nito ang proseso ng pag-iisip ng isang nangungunang security researcher. Sinusuri nito hindi lamang kung ano ang aktwal na ginagawa ng code, kundi pati na rin kung ano ang maaaring pilitin gawin ng code. Kabilang dito ang pag-unawa sa economic incentives, mga posibleng edge cases, at mga bagong uri ng attack vectors na nangangailangan ng adversarial na pag-iisip upang matuklasan.
Ang ganitong malalim at context-aware na pamamaraan ang naging pundasyon ng aming tagumpay sa SuiDex audit. Hindi lamang nagbibigay ang AI ng listahan ng mga potensyal na problema, kundi naglalabas ito ng prioritized at actionable insights na direktang gumagabay sa mga auditing expert upang matuklasan ang pinakamahalagang vulnerabilities. Narito ang mga pangunahing kakayahan na sumusuporta sa pagsusuring ito, na may kasamang mga partikular na kaso mula sa SuiDex:
● Awtomatikong pagtuklas ng vulnerabilities: Ini-scan ang mga contract para sa karaniwan at hindi karaniwang vulnerabilities, kabilang ang reentrancy, integer overflow, access control issues, at precision errors.
● Pag-unawa sa konteksto: Sinusuri ang interaksyon ng iba't ibang modules sa loob ng contract, pati na rin ang mga external calls, upang matukoy ang mga logical flaws sa ilalim ng kumplikadong dependencies.
● Katumpakan at accuracy: Pinapaliit ang false positives habang tinitiyak ang mataas na accuracy sa pagtukoy ng tunay na panganib.
● Scalability: Kayang mag-audit ng malalaki at komplikadong codebase nang mahusay, na angkop para sa iba't ibang blockchain projects.
Harapin ang mga Hamon: Mga Mahahalagang Natuklasan ng AI sa SuiDex Auditing Competition
Sa AI-driven analysis ng SuiDex protocol, nakamit namin ang napakataas na resulta, natuklasan ang maraming vulnerabilities na maaaring magbanta sa integridad ng platform at pondo ng mga user. Sa huli, naitala namin ang 7 critical vulnerabilities at 3 high-risk vulnerabilities, na nagpapakita ng lalim ng pagsusuri.
Bagaman nananatiling kumpidensyal ang buong listahan, sapat na ang mga sumusunod na representative cases upang ipakita ang kakayahan ng AI:
1. Mahahalagang Natuklasan: Hindi Magkatugmang Mathematical Systems sa Core Arithmetic (SUIDEXCA-122)
● Isyu: Ang fixed-point math library ng protocol ay gumagamit ng dalawang magkaibang mathematical systems na hindi magkatugma. Gumagamit ang logic layer ng binary decomposition (powers of 2) para sa pagkalkula, ngunit ang precision standard ng protocol ay nakabase sa decimal (powers of 10). Ang paggamit ng binary operations sa decimal framework ay parang pagsasama ng metro at paa sa parehong formula nang hindi nagko-convert.
● Epekto: Lahat ng hindi trivial na multiplication at division operations ay tiyak na magreresulta sa hindi inaasahan at maling resulta. Isa itong ticking time bomb na maaaring sirain ang reliability ng buong AMM, magdulot ng malaking financial discrepancies, at magpawala ng tiwala ng mga user.
Ipinapakita ng natuklasang ito na kayang matukoy ng AI ang malalalim na mathematical flaws, hindi lamang ang mga surface-level code vulnerabilities.
2. Mahahalagang Natuklasan: Mali ang Swap Logic Flag
● Isyu: Ang pangunahing function na responsable sa pag-execute ng Token A → Token B swap ay tumatawag sa isang internal library upang kalkulahin ang kinakailangang input amount, ngunit mali ang ipinasa nitong hardcoded parameter, kaya inakala ng library na kabaligtaran ang direksyon ng swap (Token B → Token A).
● Epekto: Ang maliit na error na ito ay nagdudulot ng maling pagkalkula ng input amount sa bawat transaksyon, na maaaring magdulot ng hindi patas na presyo o direktang failure ng transaksyon, na seryosong sumisira sa core function ng DEX.
Ipinapakita ng natuklasang ito ang kakayahan ng AI sa cross-function context analysis. Hindi nito isinuri ang isang function nang hiwalay, kundi sinundan ang buong execution path upang matukoy ang critical na logical contradiction.
3. High-risk Discovery: Unlimited Token Minting Vulnerability (SUIDEXCA-30)
● Isyu: May maliit na error sa time calculation logic ng reward tokens, na hindi nakakapagpatupad nang tama ng issuance cap ayon sa 3-year plan.
● Epekto: Patuloy na magmi-mint ng bagong tokens ang protocol nang lampas sa itinakdang schedule. Sisirain nito ang tokenomics ng proyekto, magdudulot ng inflation, babagsak ang halaga ng token, at lalabag sa pangako sa komunidad.
Ipinapakita ng kasong ito na kayang suriin ng AI ang business logic at ang pangmatagalang epekto nito sa ekonomiya, kaya napoprotektahan ang financial integrity ng protocol.
Naibahagi na namin ang detalyadong ulat sa SuiDex development team, na kinumpirma ang mga natuklasan at agad na nagsagawa ng mga hakbang para sa pag-aayos.
Hindi Lang Ikalawang Pwesto: Ang Halaga at Kahalagahan sa Likod ng BitslabAI Scanner
Ang mahusay na performance ng BitslabAI Scanner sa SuiDex auditing competition, kung saan nakamit nito ang ikalawang pwesto at natuklasan ang maraming critical at high-risk vulnerabilities, ay nagpapatunay ng advanced na kakayahan nito. Pinatutunayan ng tagumpay na ito ang bisa ng BitslabAI Scanner sa smart contract security auditing at lalo pang pinatitibay ang aming pangako sa pagtatayo ng isang decentralized na seguridad para sa hinaharap.
Habang patuloy na lumalawak ang blockchain ecosystem, lalo lamang lalago ang pangangailangan para sa malakas at epektibong security solutions, at handa ang BitslabAI Scanner na harapin ang hamong ito at sumalubong sa hinaharap.
