火爆出圈的最強 AI GPT 是否可用于合約安全審計？_GPT:ANS

前言

近期ChatGPT爆火，其對傳統文字工作的效率提高及總結能力讓使用者驚艷。緊隨其后CodeGPT這樣基于GPT的插件出現，也充分體現了其對代碼編寫效率的提高。而最新GPT-4的發布，是否可以應用到對區塊鏈、Solidity智能合約的審計中呢？

基于這樣的疑問，我們進行了多種可行性測試。

測試環境及測試方法

測試使用的對比模型對象：GPT-3.5(Web),GPT-3.5-turbo-0301,GPT-4(Web)。

代碼片段使用Prompt：HelpmediscovervulnerabilitiesinthisSoliditysmartcontract.

漏洞代碼片段的檢測對比

在此部分，我們分三次測試，使用歷史上常見的漏洞代碼作為測試一和測試二的用例，來驗證其對基礎漏洞的檢測能力，測試三中使用中等難度的漏洞代碼作為測試用例。

測試一

用例：《智能合約安全審計入門篇——Phishingwithtx.origin》

漏洞代碼：

楊海坡：流動性挖礦火爆的本質在于一二級市場形成的共振效應:9月7日早間，ViaBTC礦池CEO楊海坡發微博稱，流動性挖礦火爆的本質，來源于一級市場的套利和二級市場對于鎖倉數據的迷信，所形成的共振效應。[2020/9/7]

對GPT進行提問：

GPT-3.5(Web)answer

GPT-3.5-turbo-0301answer

GPT-4(Web)answer

火幣尖峰對話卡咩：Defi項目的火爆集中在基于Token的金融領域:6月24日下午，在由火幣主辦的火幣尖峰對話“Waiting For ETH2.0”系列AMA活動中，火幣礦池與dForce創始人楊民道、Infstones Head of Bussiness Sili、Stafi&Wetez創始人卡咩、真本聰聯合創始人索老頭就“乘風破浪的以太坊DeFi ”展開主題討論，深度解讀ETH2.0將給行業帶來的重大影響。

在Stafi&Wetez創始人卡咩看來，目前Defi項目的火爆集中在基于Token的金融領域，無論是交易、穩定幣、借貸還是衍生品。他表示，任何基于Token的創新金融業務都有可能是新的引爆點，也會在引爆點后形成更寬的賽道。基于Token的業務將會發展的越來越快，種類會越來越多。在這種情況下，進行組合、重組或者整合的機會就開始變多，而邊緣一些為這些服務提供工具的機會也會出現。[2020/6/24]

可以看到結果：3個測試版本都發現了關鍵的tx.origin相關問題。

測試二

用例：《智能合約安全審計入門篇——溢出漏洞》

漏洞代碼：

對?GPT?進行提問：

區塊鏈概念行情火爆 區塊鏈概念股掀漲停潮:受外圍市場區塊鏈概念股持續大熱影響，A股市場上區塊鏈概念近日表現搶眼。區塊鏈指數昨日放量大漲5.88%，創該指數近一年來最大單日漲幅，同時成交量創歷史新高。區塊鏈概念股全線飄紅，18只個股漲幅在5%以上，其中10只個股相繼漲，包括廣電運通、遠光軟件、四方精創、易見股份、新晨科技、高偉達、飛天誠信、安妮股份等。從資金流向看，主力資金搶籌跡象較為明顯，昨日區塊鏈概念股整體主力資金凈流入16.03億元，7只個股主力資金凈流入逾億元，分別是利歐股份、恒生電子、廣電運通、游久游戲、浙大網新、飛天誠信、贏時勝。其中，利歐股份主力資金凈流入1.78億元，位居首位，該股昨日午后被拉升至漲停板，最新股價逼近60日線。[2018/1/11]

GPT-3.5(Web)answer

GPT-3.5-turbo-0301answer

GPT-4(Web)answer

區塊鏈私募火爆 機構正在入場:近日，區塊鏈項目私募的火熱再次吸引了不少投資者的關注，而在今日，多位圈內大咖推出了門檻為500ETH的私募投資群，并表示入群者可以拿到市面上拿不到的私募額度。同時，郭宏才在微博表示有機構正在入場，網友認為，這是在花式割韭菜，不過也有人認為，這可能意味著大資金會進入場內。 ?[2018/1/2]

可以看到GPT-3.5(Web)、GPT-3.5-turbo-0301都發現了關鍵的Overflow漏洞，出乎意料的是GPT-4(Web)居然沒有相關提示。

測試三

用例：《空手套白狼——Popsicle被黑分析》

漏洞代碼：

對GPT進行提問：

GPT-3.5(Web)answer

孫宇晨發微博分析以太坊云養貓火爆原因:Tron創始人孫宇晨發布微博分析以太坊云養貓火的原因，他認為：“1.貓的基因是真隨機數，血統高貴花費的努力與時間能夠被精準度量。2.數據去中心化，機制透明催生了公正市場。3.線上擼貓比線下省力，宅男女喜歡。4.數據透明，容易炫耀與比較。5.線上擼貓交易透明標準化易于交割，帶有投資屬性。6.交易智能合約7*24小時營業。”[2017/12/6]

GPT-3.5-turbo-0301answer

GPT-4(Web)answer

對比結果，我們可以看到3個版本都未發現關鍵的漏洞點。

代碼片段的檢測總結

可以看到GPT模型對簡單的漏洞代碼塊的檢測能力還是不錯的，但是對稍微復雜一點的漏洞代碼暫時還無法檢測，并且在測試中可以看到GPT-4(Web)的整體上下文可讀性很高，輸出格式清晰、舒服，但是其對代碼的審計能力暫時沒有遠超GPT-3.5(Web)、GPT-3.5-turbo-0301，甚至在部分測試中由于Transformer輸出存在一定的不確定性反而導致GPT-4(Web)遺漏了一些關鍵問題。

對比已知漏洞的全量合約檢測

為了更加契合普通項目方在合約審計中的簡單操作需求，這里我們提高些難度，針對代碼量大的合約進行全量導入上下文，讓GPT-4模型進行審計。

用例：《千萬美元被盜——DeFi平臺MonoXFinance被黑分析》

整份合約分批輸入，在對話最后提出檢測漏洞請求

這里使用Prompt：

Hereisasoliditysmartcontract?

Contractcode

Theaboveisthecompletecode,helpmediscovervulnerabilitiesinthissmartcontract.

可以看到，GPT-4雖然在OpenAI公布的信息中其單次輸入字符總數已經是當前最高，但還是會由于文本超長導致在最后提問時GPT會上下文缺失而只識別到部分內容，所以這樣對大型合約而言就無法進行完整的上下文審計。

拆封整份合約，分批輸入分批檢測

這里使用Prompt：

對話1：

Helpmediscovervulnerabilitiesinthissoliditysmartcontract.

分段內容1

對話2：

Helpmediscovervulnerabilitiesinthissoliditysmartcontract.

分段內容2

對話3：

Helpmediscovervulnerabilitiesinthissoliditysmartcontract.

分段內容3

總結

GPT當前是否適合合約分析

優點

GPT對合約代碼中基礎的簡單的漏洞具備部分檢測能力，并且在檢測出漏洞后會以很高的可讀性來解釋漏洞問題，這樣的特性比較適合為初級合約審計工作者前期訓練提供快速指導和簡單答疑。

存在的問題

a.每次生成內容波動

GPT對每次對話的輸出存在一定的波動，可以通過API接口參數進行調整，但是依舊不是恒定的輸出，雖然這樣的波動性對語言對話來說是好的方式，大大提高了對話給人的真實感。但是這對代碼分析類的工作來說是一個不好的問題。因為為了覆蓋AI可能告知我的多種漏洞回答，我需要多次請求同一問題并進行對比篩選，這無形中又提高了工作量，違背了AI輔助人類提高效率的基準目標。

例如這里再次運行"漏洞代碼片段的檢測對比測試二：

可以看到其輸出結果比之前測試又多了一些額外內容。

b.?漏洞分析能力依舊有很大的提高空間

對稍微復雜的漏洞進行檢測即會發現當前的訓練模型不能正確的分析并找到相關關鍵漏洞點。

GPT輔助合約審計的可行性和潛力分析

雖然當前來看GPT對合約漏洞的分析及挖掘能力還處于相對較弱的狀態，但它對普通漏洞小代碼塊的分析并生成報告文本的能力依舊讓使用者興奮，在可預見的未來幾年伴隨這GPT及其他AI模型的訓練開發，相信對大型復雜合約的更快速，更智能，更全面的輔助審計一定會實現。當科技發展可指數級提高人工的效率時就會發生質變，我們非常期待AI對區塊鏈安全的助力，我們會持續關注新AI產品對區塊鏈安全的影響。最后可見的將來我們必將與AI在一定程度上進行融合，愿AI和區塊鏈與你同在。

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