Einleitung
Bitslab hat einen hochmodernen KI-Audit-Agenten entwickelt, den BitsLabAI Scanner, der speziell für die Analyse und den Schutz von Web3-Anwendungen konzipiert ist. Kürzlich haben wir diese Technologie beim öffentlichen Audit-Wettbewerb von SuiDex getestet – mit herausragenden Ergebnissen. Der BitslabAI Scanner setzte sich mit seinem KI-gestützten Scanner gegen die meisten Auditoren durch und verhalf unserem Team zum zweiten Platz.
Hintergrund
Das Web3-Ökosystem expandiert mit erstaunlicher Geschwindigkeit, und Smart Contracts werden zunehmend komplexer. Diese Innovation ist zwar spannend, bringt jedoch erhebliche Sicherheitsrisiken mit sich, insbesondere in aufstrebenden Ökosystemen wie Sui. Das Auditieren von in Move geschriebenen Smart Contracts ist eine anspruchsvolle Aufgabe, da es im Vergleich zur EVM-Welt an ausreichenden historischen Schwachstellendaten und ausgereiften Tools mangelt.
Um diese kritische Sicherheitslücke zu schließen, hat Bitslab einen hochmodernen KI-Agenten entwickelt – den BitsLabAI Scanner – der speziell für die Analyse und den Schutz von Web3-Anwendungen konzipiert ist. Wir haben diese Technologie kürzlich beim öffentlichen Audit-Wettbewerb von SuiDex getestet – mit herausragenden Ergebnissen. Der BitslaAI Scanner setzte sich mit seinem KI-gestützten Scanner gegen die meisten Auditoren durch und verhalf unserem Team zum zweiten Platz. Dies zeigt die starke Fähigkeit des BitsLabAI Scanners, kritische Sicherheitslücken zu entdecken, die ohne KI-Unterstützung möglicherweise übersehen worden wären.
Warum wir einen sicherheitsorientierten BitsLabAI Scanner entwickelt haben
Die Welt der On-Chain-Sicherheit erlebt derzeit eine grundlegende Transformation, angetrieben durch fortschrittliche KI. Obwohl generische Large Language Models (LLMs) heute bereits in der Lage sind, Smart-Contract-Code oberflächlich zu analysieren, fehlt ihnen oft das für ein gründliches Security Audit notwendige Fachwissen und adversarielle Denken. Diese Modelle sind gute Assistenten, aber sie sind keine Auditoren.
Um diese entscheidende Lücke zu schließen, haben wir eine sicherheitsorientierte, mehrschichtige Architektur entwickelt – den BitslabAI Scanner. Er ist kein einzelnes, monolithisches Modell, sondern ein integriertes System, in dem mehrere spezialisierte KI-Komponenten zusammenarbeiten. Jede Komponente ist auf eine bestimmte Herausforderung im Bereich der Smart-Contract-Sicherheit ausgerichtet:
● Semantische Codeanalyse: Versteht die Intention und Logik des Codes, geht über die Syntax hinaus und erfasst den geschäftlichen Zweck des Vertrags.
● Schwachstellenerkennung: Trainiert auf umfangreichen Datensätzen bekannter Schwachstellen und Anti-Patterns, von Reentrancy-Angriffen bis hin zu komplexen wirtschaftlichen Manipulationsvektoren.
● Angriffssimulation: Eine fortschrittliche Komponente versucht, potenzielle Angriffswege autonom zu generieren und zu verifizieren, um zu bestätigen, ob theoretische Schwachstellen tatsächlich ausnutzbar sind.
Dieser integrierte Ansatz ermöglicht es der KI, komplexe logische Fehler und versteckte Angriffsvektoren zu entdecken, die sowohl generische KI als auch menschliche Auditoren leicht übersehen können. Durch die Kombination von Geschwindigkeit und Skalierbarkeit der KI mit der Präzision von Sicherheitsexperten bietet unser Framework eine tiefere und umfassendere Analyse und sorgt proaktiv für die Sicherheit der nächsten Generation von Web3-Anwendungen.
Von der Theorie zur Praxis: Die wahre Stärke des BitslabAI Scanners
Die Stärke des BitslabAI Scanners liegt darin, die Grenzen traditioneller statischer Analysen zu überwinden. Er prüft nicht nur, ob der Code eine Liste bekannter Schwachstellen enthält, sondern simuliert den Denkprozess eines erstklassigen Sicherheitsforschers. Er analysiert nicht nur, was der Code tatsächlich tut, sondern auch, wozu der Code gezwungen werden könnte. Dazu gehört das Verständnis von wirtschaftlichen Anreizen, potenziellen Grenzfällen und neuartigen Angriffsmethoden, die adversarielles Denken erfordern.
Dieser tiefgehende, kontextbewusste Ansatz war der Grundstein für unseren Erfolg beim SuiDex Audit. Die KI liefert nicht nur eine Liste potenzieller Probleme, sondern eine Reihe von priorisierten, umsetzbaren Erkenntnissen, die Auditoren direkt zu den kritischsten Schwachstellen führen. Im Folgenden die Kernkompetenzen, die diese Analyse stützen, ergänzt durch konkrete SuiDex-Fälle:
● Automatisierte Schwachstellenerkennung: Scannt nach gängigen und ungewöhnlichen Schwachstellen in Verträgen, darunter Reentrancy, Integer Overflow, Zugriffssteuerungsprobleme und Präzisionsfehler.
● Kontextverständnis: Analysiert die Interaktionen zwischen verschiedenen Modulen innerhalb des Vertrags sowie externe Aufrufe, um logische Fehler unter komplexen Abhängigkeiten zu identifizieren.
● Präzision und Genauigkeit: Minimiert Fehlalarme und gewährleistet gleichzeitig eine hohe Erkennungsgenauigkeit für echte Risiken.
● Skalierbarkeit: Kann große, komplexe Codebasen effizient auditieren und ist für verschiedene Blockchain-Projekte geeignet.
Den Herausforderungen begegnen: Schlüsselentdeckungen, die Auditoren im SuiDex Audit-Wettbewerb übertrafen
Bei der KI-gestützten Analyse des SuiDex-Protokolls erzielten wir herausragende Ergebnisse und entdeckten mehrere Schwachstellen, die die Integrität der Plattform und die Gelder der Nutzer gefährden könnten. Letztlich markierten wir 7 kritische Schwachstellen und 3 Hochrisiko-Schwachstellen, was die Tiefe unserer Analyse unterstreicht.
Obwohl die vollständige Liste vertraulich bleibt, verdeutlichen die folgenden repräsentativen Fälle die Fähigkeiten der KI:
1. Schlüsselentdeckung: Inkompatible mathematische Systeme in der Kernarithmetik (SUIDEXCA-122)
● Problem: Die Fixed-Point-Mathematikbibliothek des Protokolls verwendet zwei inkompatible mathematische Systeme. Die Logikschicht berechnet mit Binärzerlegung (Potenzen von 2), während der Präzisionsstandard des Protokolls auf Dezimalzahlen (Potenzen von 10) basiert. Binäre Operationen im dezimalen Rahmen auszuführen, ist wie das Mischen von Metern und Fuß in derselben Formel ohne Umrechnung.
● Auswirkung: Alle nicht-trivialen Multiplikations- und Divisionsoperationen führen zwangsläufig zu unvorhersehbaren und falschen Ergebnissen. Dies ist eine tickende Zeitbombe, die die Zuverlässigkeit des gesamten AMM zerstören, erhebliche finanzielle Abweichungen verursachen und das Vertrauen der Nutzer untergraben kann.
Diese Entdeckung zeigt, dass die KI in der Lage ist, tiefgreifende mathematische Fehler zu erkennen und nicht nur oberflächliche Codefehler.
2. Schlüsselentdeckung: Falsches Swap-Logik-Flag
● Problem: Die für den Austausch von Token A → Token B zuständige Schlüsselfunktion ruft eine interne Bibliothek zur Berechnung des erforderlichen Eingabebetrags auf, übergibt jedoch fälschlicherweise einen fest codierten Parameter, sodass die Bibliothek annimmt, dass ein Austausch in die entgegengesetzte Richtung (Token B → Token A) stattfindet.
● Auswirkung: Dieser kleine Fehler führt dazu, dass der Protokoll den Eingabebetrag jeder Transaktion falsch berechnet, was zu unfairen Preisen oder zum Scheitern von Transaktionen führt und die Kernfunktionalität der DEX schwer beeinträchtigt.
Diese Entdeckung zeigt die Fähigkeit der KI zur kontextübergreifenden Analyse. Sie analysierte nicht isoliert eine Funktion, sondern verfolgte den vollständigen Ausführungspfad und identifizierte den logischen Widerspruch.
3. Hochrisiko-Entdeckung: Unbegrenzte Token-Freigabe-Schwachstelle (SUIDEXCA-30)
● Problem: Die Zeitberechnungslogik für Belohnungstoken weist einen subtilen Fehler auf und begrenzt die Ausgabeobergrenze nicht wie vorgesehen auf den 3-Jahres-Plan.
● Auswirkung: Das Protokoll würde unbegrenzt neue Token prägen, weit über den festgelegten Zeitplan hinaus. Dies würde das Tokenomics-Modell des Projekts zerstören, Inflation verursachen, den Tokenwert vernichten und das Versprechen gegenüber der Community brechen.
Dieser Fall zeigt, dass die KI in der Lage ist, Geschäftslogik und deren langfristige wirtschaftliche Folgen zu analysieren und so die finanzielle Integrität des Protokolls zu schützen.
Unser detaillierter Bericht wurde dem SuiDex-Entwicklungsteam rechtzeitig zur Verfügung gestellt, das diese Entdeckungen bestätigt und umgehend Maßnahmen zur Behebung ergriffen hat.
Nicht nur der zweite Platz: Der Wert und die Bedeutung hinter dem BitslabAI Scanner
Der BitslabAI Scanner erzielte beim SuiDex Audit-Wettbewerb hervorragende Ergebnisse, erreichte den zweiten Platz und entdeckte zahlreiche kritische und hochriskante Schwachstellen, was seine fortschrittlichen Fähigkeiten unter Beweis stellt. Dieser Erfolg bestätigt nicht nur die Wirksamkeit des BitslabAI Scanners bei der Sicherheitsprüfung von Smart Contracts, sondern stärkt auch unser Engagement für eine dezentralisierte, sichere Zukunft.
Mit der fortschreitenden Expansion des Blockchain-Ökosystems wächst der Bedarf an leistungsstarken und effizienten Sicherheitslösungen stetig – und der BitslabAI Scanner ist bereit, sich dieser Herausforderung zu stellen und die Zukunft aktiv mitzugestalten.
