ChatGPT的Web3.0安全審計藝術：有點東西，但不完全有_CHAT

2022?年?11?月，OpenAI?推出了創新的人工智能項目。

除了可用于進行文章的撰寫和總結、笑話和詩歌的創作以外，ChatGPT?還可以用來調試和生成代碼。

2022?年全年，Web3.0??領域因黑客攻擊和欺詐等事件造成的資產損失超過了?37?億美元，這樣巨額損失不禁讓業內人思考：如?ChatGPT?這樣的新技術是否可以用以改善智能合約代碼的安全性。

ZKasino?是一個去中心化的平臺，近期通過?ChatGPT?進行了一次預審計。

ZKasino?希望在?CertiK?開展全面審計的同時，讓?CertiK?為?ChatGPT?所得出的結果進行一個初步的審查，以測試?ChatGPT?作為?AI「智能合約審計師」的能力。

那么?ChatGPT?的測試結果如何呢？

其是否已經準備好接替人工代碼審計專家的工作？

或者說它仍不足以完全替代人工？

Gala Games擬將存量和未售出的NFT游戲物品從以太坊遷移到GalaChain:金色財經報道，為了進一步減少以太坊鏈上 Gas 費支出，區塊鏈游戲平臺 Gala Games 擬將存量和未售出的 NFT 游戲物品從以太坊遷移到 GalaChain，以為用戶提供更加無縫的 Web3 游戲體驗。作為本次遷移活動的一部分，Gala Games 還將會為玩家提供一批 NFT 盲盒，每個盒子將放置Gala Games 生態系統中三個隨機游戲物品，且無需成本即可在 GalaChain 上鑄造、發布和分配。[2023/8/8 21:31:21]

2022?年?12?月?23?日，ZKasino「聘請」了?ChatGPT?來識別智能合約中潛在的安全風險。該工具也的確提出了幾個表面上聽起來很合理的風險擔憂。

然而，盡管?ChatGPT?不可否認地為Web3.0?安全社區提供了一些有價值的服務，但是我們發現其仍有相當大的改進空間——ChatGPT?遺漏了一些嚴重或關鍵性的漏洞，同時又「誤傷」了那些沒問題的代碼。在此，我們希望?CertiK?安全專家的深度數據和建議能夠助力?ChatGPT?成為一個更強大的Web3.0?應用安全工具。

CoinEx已對BCH持倉進行快照，持有BCH將獲得1:1的BCHA空投獎勵:據官方消息，比特幣現金網絡已于2020年11月15日 22:16:57（UTC+8）完成硬分叉升級（區塊高度 661648），根據社區共識，CoinEx選取獲得社區較多支持的BCH Node和其兼容協議節點繼承BCH代幣符號。并于香港時間2020年11月15日20:00對BCH持倉進行快照，用戶在CoinEx現貨、杠桿、合約賬戶持有的BCH都將1:1的獲得BCHA資產，并空投到現貨賬戶。

此外，CoinEx將于2020年11月16日開放BCH提現和BCHA站內轉賬功能，BCHA的提現服務將在網絡穩定后開啟。[2020/11/16 20:59:31]

下文，我們將為大家詳細介紹此次事件中?ChatGPT?的兩類錯誤發現。

ChatGPT?發現了合約中的哪些問題？

ChatGPT?遺漏了什么

ChatGPT?提到了在許多智能合約實現中都會存在的幾個常見安全問題。

聲音 | SpankChain CEO：Compound 上出借 DAI 存在智能合約風險、中心化單點故障和擠提風險:SpankChain CEO Ameen Soleimani 發布博文列舉了在 Compound 出借 DAI 的風險，他在文章中稱，自己管理公司近 50 萬 DAI，根據 DAI 10％的利息，大約每個月能產生 4000 美元的收入，如果將這些 DAI 放入 Compound 中是有機會成本的。此外，在 Compound 放貸還有很大的風險，包括智能合約的安全風險、中心化單點故障（他解釋，Compound 是一個托管系統，如果管理私鑰泄露，所有租借池的資產都可能被盜走）和擠提風險（資金利用率高達 98.62% 的 Compound 沒有足夠的資產儲備保證出借人隨時取回資產）。[2019/9/5]

但是，它未能識別某些嚴重的風險，包括：

項目特定的邏輯漏洞

不準確的數學計算和統計模型

代碼實現和項目設計的不一致

金色相對論 | Franklyn Richards：核心團隊一直專注于萊特幣網絡的穩定性和可持續性:在本期金色相對論之“閃電網絡：Hello，TPS”上，金色財經合伙人佟揚對話Litecoin Haus CEO?Franklyn Richards，針對萊特幣在閃電網絡上都在哪些方面做了應用探索呢？未來還會在閃電網絡方面做哪些布局的問題，Franklyn Richards表示，萊特幣核心團隊一直專注于萊特幣網絡的穩定性和可持續性，隨后是閃電網絡以及兩個其他選擇。我們希望這些網絡可以持續，1000年后仍可以為用戶創造價值。看到比特幣和萊特幣之間的協同作用，這兩個加密貨幣都在推動改變與促進大規模應用中獲益。就像segwit的案例一樣，現在萊特幣在隱私交易和MimbleWimble協議中也是如此。只要不回危及到核心網絡的持續發展我們會愿意進行閃電網絡等其他技術方面的研究，取得成功的話對于整個行業也是非常有益的。[2019/3/7]

漏洞#1?：項目特定的邏輯問題

ChatGPT?未能識別出一個關鍵漏洞，該漏洞會導致攻擊者可以不斷地贏取并耗盡?Bankroll?合約中用戶的資金。玩家可以通過調用可驗證隨機函數加入游戲，Chainlink?的?VRF?會使用隨機數觸發?fulfillRandomWords()函數以完成游戲。

動態 | Blockchain.com與硬件錢包制造商Ledger合作推出新錢包:據coinspeaker報道，知名的比特幣網絡錢包服務商Blockchain.com與硬件錢包制造商Ledger合作推出一種專用硬件錢包Blockchain Lockbox。該錢包將使其用戶能夠通過一個已知的界面輕松管理其在線和離線資金。[2018/10/26]

ZKasino?的代碼允許用戶在?fulfillRandomWords()?調用失敗的情況下將資金取回。

在?CertiK?對同一智能合約代碼的審查中，發現了一個潛在且有害的_transferPayout()調用，該函數被設計為可將贏取的資金轉移至玩家的賬戶。

然而攻擊者可以在輸了的時候調用_transferPayout()使其回滾，導致整個?fulfillRandomWords()調用失敗——這會使其進入長為?100?個區塊的等待期，繼而觸發?CoinFlip_Refund()進行退款，這意味著攻擊者相當于永遠不會輸錢。

雖然?ChatGPT?認識到了調用失敗的問題，但卻未能發現在這個項目中利用調用失敗的攻擊手法。

因此，ChatGPT?沒有發現該漏洞與項目邏輯相結合所產生的影響。有關具體攻擊流程的描述，請參閱?ZKasino?的完整審計報告。

漏洞#2?：不準確的數學計算和統計模型

確保滿足合理預期的隨機性和結果在任何游戲項目中都至關重要。為了證實這一點，需要在審計過程中對所有游戲結果的隨機性進行全面評估。

盡管?ChatGPT?同樣「認同」這一點的重要性，但它并未發現任何不公平的游戲結果。它提出了?VRF?的使用，以及如果?VRF?合約被破壞或被操縱，可能會出現不公平的結果：

“如果?VRF?合約不安全或被操縱，則可能會導致游戲出現不公平的結果。”

然而，這個結論僅僅只是一個結論，并沒有真正解決導致游戲結果不公平的根本原因。而且我們在審計過程中也發現了一些關于隨機性的潛在風險問題。

不公平的隨機性

發現的其中一個關于隨機性的中等級別風險是?VideoPoker?游戲中不公平的隨機數使用問題，玩家獲得某些牌的機會較少。

小數截斷

另一個風險問題是在骰子類游戲中發現的，它允許玩家選擇特定的倍數來使他們的預期收益最大化。

漏洞#3?：代碼實現和項目設計的不一致

ChatGPT?往往能夠理解單一函數的實現，卻無法理解這樣寫的根本原因。

例如，它可能了解某個函數在技術層面是怎樣執行的，但他無法理解在整個智能合約中，該函數有著什么樣的目的。

為了確保?ChatGPT?在編碼中不出問題，它需要更好地理解智能合約的代碼邏輯。

就目前的情況而言，ChatGPT?提供的是對代碼的表面閱讀。為了使其審計工作和水平更上一層樓，它必須學會從一個函數反向推導出其初始邏輯——這點非常重要。

不正確的輸入驗證

我們在?Plinko?合約中發現了一個輸入驗證問題，導致倍數設置不正確。

根據?ZKasino?的說法，Plinko?中使用的行數應該是?8?到?16?。但是，由于以下檢查中的錯誤，Bankroll?合約所有者可以通過函數?setPlinkoMultipliers()設置一個超出預期范圍的行數值。

代碼顯示，如果?numRows?和?risk?均不滿足條件，該流程將被回滾。

但是，如果兩個條件中只有一個不滿足，那么檢查仍然會通過，并且代碼不會被回滾。

ChatGPT?在回答第二個問題時給出了不同的答案：該函數檢查“numRows”的值是否在?8?到?16?之間，以及“risk”的值是不是小于?3?。如果不滿足上述任一條件，函數將返回錯誤“InvalidNumberToSet”。

ChatGPT?似乎理解了這個函數的目的。然而，它并不具備相應的應用程序知識，在沒有額外信息的情況下也無法識別真正的漏洞。

值更新的不一致

在?Slots?合約中，發現了與?totalValue?更新不一致相關的問題，這可能導致游戲過早結束。totalValue?用于監控用戶的輸贏，但它只跟蹤了支付情況，卻未從實際游戲中扣除，導致用戶的損益計算錯誤。

寫在最后

盡管經過了相應培訓，但?ChatGPT?在其審計中還是遺漏了某些關鍵性的安全問題。這是由于人工智能在充分理解代碼的復雜性和細微差別方面的局限性，以及其缺乏在現實場景中的實踐經驗。

正如其官網所述，ChatGPT?是一個依賴自然語言處理進行對話的研究版本。它通常無法像人類審計專家那樣去理解代碼背后的意圖和邏輯推理。

因此，重要的是需要通過經驗豐富的安全專家的手動審計來補充?ChatGPT?分析的不足之處，以確保全面的準確性。

下圖強調了基于人工的服務以及?ChatGPT?在各種標準上的優勢和劣勢。

就像是我們使用百度翻譯一樣，英文翻譯結果的準確性往往取決于我們的中文措辭——ChatGPT?回答的有效性在很大程度上取決于?prompt的格式。

在本文中，我們將?ZKasino?與?ChatGPT?交互的預審計結果和?CertiK?專家執行的最終審計結果進行了比較。

隨著技術的進步和對?prompt?工程的更清晰的理解，工程師將能夠更好地利用ChatGPT。

在?CertiK?官方公眾號接下來發布的內容中，我們將會就如何向?ChatGPT?提出有效問題來與大家探討?prompt?工程的更多深入性內容。

但是現在，ChatGPT?甚至已經可以幫助我們參加奪旗比賽了：歡迎大家點擊閱讀！

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