AI ทําสัญญากับสมาร์ทได้อย่างไร ฝึก ทํา การ แบ่ง จาก แบบ จําลอง ทั่ว ไป ไป ไป เป็น แบบ สอบ ถาม สาม แบบ

แหล่งดั้งเดิม:เบสซิน

เมื่อเร็วๆ นี้ โมเดลภาษาขนาดใหญ่อย่าง GPT-4, Claude, Gemini ได้กลายเป็นเครื่องมือที่ดีกว่าในการเข้าใจรหัส การอ่านภาษาที่ใช้ในสัญญาอย่างฉลาด เช่น ภาษา Solidity, Rust, Go, และระบุจุดบกพร่องคลาสสิกที่มีรหัสชัดเจน เช่น การจู่โจมซ้ํา, ผลกระทบจํานวนเต็ม ฯลฯ。การ ทํา เช่น นี้ ทํา ให้ อุตสาหกรรม สงสัย ว่า จะ ใช้ แบบ จําลอง ขนาด ใหญ่ ใน การ ปรับ ปรุง หรือ กระทั่ง แทน ที่ การ ตรวจ สอบ ตาม สัญญา ได้ หรือ ไม่

เนื่องจากแบบจําลองทั่วไป มีความเข้าใจที่ไม่เพียงพอ เกี่ยวกับตรรกะทางธุรกิจของโครงการใดโครงการหนึ่ง เมื่อเทียบกับข้อตกลงที่ซับซ้อน ต่อ มา อุตสาหกรรม ได้ เสนอ โครงการ ที่ จะ ร่วม กับ กลไก “การ ฆ่า ” - โดย อาศัย แบบ จําลอง ทั่ว ๆ ไป ซึ่ง เป็น ฐาน ความ รู้ ที่ อุทิศ แล้ว, กฎ และ บริบท สําหรับ ความ มั่นคง ใน การ ทํา สัญญา แบบ อัตโนมัติ อยู่ ใน ตําแหน่ง ที่ จะ ทํา ให้ แบบ จําลอง นั้น มี พื้น ฐาน ที่ ชัดเจน กว่า สําหรับ การ ตัดสิน ใจ แทน ที่ จะ อาศัย ความ สามารถ ทั่ว โลก เพียง อย่าง เดียว ใน การ ตัดสิน ว่า รหัส นั้น มี ข้อ บกพร่อง หรือ ไม่。

แม้ จะ มี ความ ชํานาญ ใน การ ปรับ ปรุง การ ตรวจ สอบ เอ ไอ ก็ มี ขอบ เขต ที่ ชัดเจน ใน การ ใช้. มันเป็นการสแกนและใช้รหัสตรวจสอบ รูปแบบการรั่วไหล แต่..ก็ยังคงเป็นเรื่องยากที่จะแก้ไขช่องว่างที่ซับซ้อน ที่ต้องการความเข้าใจในตัวเองฉันไม่รู้ ผู้ เชี่ยวชาญ ด้าน การ ตรวจ สอบ ที่ มี ประสบการณ์ ยัง คง ต้อง พิจารณา ประเด็น ดัง กล่าว และ ใน บริบท ของ การ คํานวณ ที่ ซับ ซ้อน การ นํา มา ใช้ เพื่อ ให้ คํา รับรอง มาก ขึ้น. ในบริบทนี้ Beosin สร้างความสามารถปรับปรุง เบสไลน์เอไอ (AI) Check + ความลึกคู่มือ Audit + Formalized 3 Audit Models แต่ละโฟกัสและเสริมสร้าง。

ความจุการตรวจสอบของโมเดล AI ทั่ว ๆ ไป: การควบคุมการทดสอบเปรียบเทียบและการวิเคราะห์กรณี

จากห้องสมุดโครงการ ซึ่งการตรวจสอบด้วยตนเองเสร็จสมบูรณ์แล้ว กระดาษเลือกสัญญาสองประเภท ที่มีความซับซ้อนที่แตกต่างกันมากในการทดสอบกรณี: อย่างแรกคือสัญญาง่ายๆ ที่เป็นอิสระตามหลักเหตุผล และมีขอบเขตการทํางานที่ชัดเจน โปรเจกต์ดังกล่าวมักจะเป็น AI ของดีมีเอกสารและสถานการณ์ที่โดดเด่นทางทฤษฎี; อื่น ๆ เกี่ยวข้องกับสัญญาที่ซับซ้อน。

เปรียบเทียบ เราใช้ห้องสมุดโค้ดเดียวกันเป๊ะ เพื่อให้ AI ทําการตรวจสอบอย่างเป็นเอกเทศ กระบวนการส่งออกของทั้ง 2 รายงานไม่ได้รับการแก้ไข - ผู้ตรวจสอบด้วยตนเองไม่ทราบผลของ AI เมื่อพวกเขารายงานและไม่มีอิทธิพลต่อกันและกัน สุดท้าย เราจะวิเคราะห์ผลจากสี่มิติ

แก้ไขโครงการหลัก..

ชุดทดสอบแรก เราได้ใช้สัญญามาตรฐาน & nbsp; สัญญา BEP-20 เตรียมใช้ Solidity 0.5.16 ตรรกะของมันค่อนข้างเป็นอิสระ ขอบเขตการทํางานก็ชัดเจน มันไม่เกี่ยวข้องกับการปฏิสัมพันธ์ข้ามเพศ • คํา สัญญา เหล่า นี้ เป็น คํา สัญญา ตาม หลัก ทฤษฎี ที่ สําคัญ ที่ สุด สําหรับ การ ตรวจ สอบ... มี การ เซ็น สัญญา มาตรฐาน หลาย ข้อ ใน เรื่อง ข้อมูล การ อบรม และ มี ช่อง ว่าง ชัดเจน กว่า ใน กฎ เกณฑ์。

AI ออกทั้งหมด 6 แจ้งเตือน (2 ความเสี่ยงสูง 1 ความเสี่ยงปานกลาง 3 ความเสี่ยงต่ํา/เพิ่มเติม) ซึ่งมีความสําคัญมากในความหมายเชิงบวก รายการที่มีความเสี่ยงต่ําและแนะนําโดยทั่วไปมีความแม่นยํา และครอบคลุมรหัสทั่วไป เช่นรุ่นความแข็งและวิธีการที่ ตัวแปรรัฐถูกเปิดเผยด้วยค่าอ้างอิงบางอย่าง อย่างไรก็ตาม ทั้งผลลัพธ์ของ AI "มีความเสี่ยงสูง" ประกอบด้วยการคํานวณผิดพลาด AI ระบุตัวผู้กําหนดสิทธิ์และสิทธิ์เป็นช่องโหว่ที่มีความเสี่ยงสูง - ใน การ ปฏิบัติ สําหรับ เงิน ตรา ที่ มั่นคง อยู่ ใน ใจ กลาง (ป.ป.ช.)。ความ มี เหตุ ผล ของ โครง สร้าง อํานาจ ดัง กล่าว ขึ้น อยู่ กับ แบบ อย่าง ทาง ธุรกิจ ของ โครงการ แทน ที่ จะ เป็น รหัส เองAI ขาดภาษาแบบนี้ และสามารถตัดสินได้โดยใช้รูปแบบที่เข้ากันได้เท่านั้น。

กรณีการทดสอบแสดงให้เห็นว่า AI สามารถที่จะระบุโครงสร้างอํานาจ แต่ไม่สามารถตัดสินได้ว่าอํานาจนั้นมีเหตุผลหรือไม่ เมื่อเทียบกับบริบทของธุรกิจ。

Case & nbsp; สัญญาธุรกิจ B Complex (IPC Profile / 2025-02-Recal)

กลุ่มที่สองได้ทดสอบโครงการ IPC Prograph ในรายงานสาธารณะของ Code4rena Plancade (ตําแหน่งเชื่อมโยง: code4rena.com/reports/2025-02-Recall). โปรเจกต์นี้ประกอบด้วยส่วนประกอบต่าง ๆ ของการพึ่งพากัน เช่น เกตเวย์ นักแสดงย่อย และโมเดลพร็อกซีเพชร ต่อไปนี้คือการค้นพบ AI:

ในด้านสัญญาที่ซับซ้อน, AI  การตรวจสอบผลลัพธ์รวม & nbsp; 3 ความเสี่ยงสูง, 6 ความเสี่ยงสูง, และ แจ้งเตือนความเสี่ยงไม่ได้แย่ อย่าง ไร ก็ ตาม ผู้ ตรวจ สอบ พบ ว่า อัตรา ส่วน ที่ สําคัญ ของ สิ่ง เหล่า นี้ ถูก นํา ไป ผิด ที่ - เอ ไอ ตัดสิน ให้ มี ความ เสี่ยง ที่ ผิด สําหรับ การ ขาด บริบท. ในขณะเดียวกัน, ออกจาก & nbsp; 9 ช่องโหว่ระดับสูงระบุโดยผู้ตรวจสอบ, AI ครอบคลุมเพียงหนึ่งรายการในทั้งและสองอื่น ๆ แต่เห็นได้ชัด แต่ระดับต่ํา (จริง AI รายงานมีเดียม) ในขณะที่หกที่เหลือไม่พบที่ทั้งหมด จากหลุมขนาดปานกลาง 4 หลุม AI ครอบคลุม 1 รายการ และ 3 มันหายไปอย่างสิ้นเชิง。

ลักษณะสามัญของช่องว่างเหล่านี้ คือมันทั้งหมดขึ้นอยู่กับเหตุผลที่สมบูรณ์ ของเส้นทางเปลี่ยนแปลงของโปรโตคอล。ในกรณีของ & nbsp; H-01 (การเปิดลายเซ็นใหม่) ในรายงานการตรวจสอบด้วยตนเอง ช่องโหว่จําเป็นต้องถูกใช้เพื่อเข้าใจการออกแบบที่มีวัตถุประสงค์สําหรับการตรวจสอบหลายระบบ วิธีการที่ผู้กระทําความผิดสร้างชุดลายเซ็นซ้ํา และวิธีที่พฤติกรรมนี้ช่วยลดความอ้วน เช่นเดียวกันสําหรับ H-06 (ฟังก์ชัน LOG () ซ้ํา): มีช่องว่างเฉพาะในสถานะวิกฤตของ subnet Bootstream, ซึ่งต้องใช้ความเข้าใจในเรื่องความเหลื่อมล้ําระหว่างการไหลของสัญญา, การเรียกแบบบูตสตรี และลําดับเวลาภายนอก ช่องโหว่ทางตรรกะที่ลึกซึ้งคล้ายกัน ไม่ได้ถูกบันทึกไว้ในรายการสัญญาณเตือนของ AI。

ผลที่ออกมาพบว่า ในการตรวจสอบสัญญาที่ซับซ้อน ความสามารถในการตรวจสอบ AI นั้นขึ้นอยู่กับการรับรองรหัสในท้องถิ่น ความสามารถในการให้เหตุผลในปัจจุบันของ AI ไม่สามารถครอบคลุมได้โดยมีประสิทธิภาพ เมื่อเงื่อนไขการจุดชนวนของ PARTS PARTS หลายรัฐและหลายระดับ。

ในการรวมกันของสองกรณี การตรวจสอบ AI ไม่ได้ขาดค่า -มันมีส่วนอย่างมากในการรายงานข่าว ของรูปแบบที่รู้จักกันของช่องโหว่ การตรวจสอบรหัส และการค้นพบมุมมองอิสระบางฉันไม่รู้ แต่ขอบเขตค่าของมันชัดเจนมากมันอาจจะเป็นการสแกนแบบพื้นฐาน แต่ไม่ใช่ข้อสรุปความปลอดภัยโดยตรง。สําหรับข้อตกลงที่ซับซ้อน การเชื่อใจเฉพาะใน   รายงาน AI ไม่เพียงแต่ออกจากช่องโหว่ที่มีความเสี่ยงสูงเท่านั้น แต่ยังเนื่องจากมีผู้เป่านกหวีดที่มีคุณภาพต่ําจํานวนมาก ที่ใช้เวลาตรวจสอบอย่างมีนัยสําคัญในทีมอีกด้วย นี่คือหัวใจของการสร้างบีโอซิน (Beosin) ของฐานความรู้ด้านทักษะ และการนํากลไกการตรวจสอบทั้ง 3 แบบ ในกระบวนการตรวจสอบ & nbsp;

II. ความเชี่ยวชาญพิเศษธนาคาร: เส้นทางวิศวกรรมเพื่ออัพเกรด AI Baseline Inspition

เพื่อให้การตรวจสอบของ AI ถูกรวมอยู่ในกระบวนการการตรวจสอบของการตรวจสอบพื้นฐาน จะจําเป็นที่จะอยู่ที่อัตราสูงของพวกเขา ของการทุจริตและอยู่ภายใต้การตรวจสอบในข้อตกลงที่แท้จริงดีไฟ ไม่ว่าจะเป็นการจัดการด้านอํานาจ, กลไกการไหลของน้ําแอมเอ็ม, การตรวจสอบข่าวข้ามสะพาน, หรือตรรกะที่ชัดเจนของข้อตกลงการกู้ยืม, เอไอในปัจจุบันสามารถเป็นเพียง ใจกลางของปัญหานี้ คือ การรวมองค์ประกอบของประสบการณ์ ที่สะสมโดยการตรวจสอบผู้เชี่ยวชาญ。

มันจําเป็นต้องทําให้ชัดเจน แต่ถึงแม้ว่าจะมีการแนะนําของทักษะเพิ่มเติม เอไอ 'ตําแหน่งในการตรวจสอบจะไม่เปลี่ยนแปลง。การตรวจสอบด้วยตนเองยังคงไม่สามารถแทนได้ สําหรับปัญหาซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับการปฏิสัมพันธ์หลายประเภท แบบจําลองทางเศรษฐกิจและเทคนิคการโจมตีใหม่ฉันไม่รู้ บทบาทของทักษะคือการยกระดับคุณภาพของการสแกนเริ่มต้น ให้อยู่ในระดับที่มีประโยชน์อย่างแท้จริงภายในขอบเขตของ AI (เช่น การระบุรูปแบบที่ผิดพลาดทั่วไป และเข้าใจตรรกะของธุรกิจในระดับจํากัด) และเพื่อให้ผลเบื้องต้นที่มีคุณค่ามากขึ้น สําหรับการตรวจสอบด้วยตนเอง แทนที่จะสร้างวงจรของการแจ้งเตือนที่ไม่มีประสิทธิภาพ ซึ่งต้องการการตรวจสอบซ้ําอีก。

2.1 การปรับปรุงจากสนามตรวจสอบ: กลไกการสร้างของกฏทักษะ

Beosin' Stign' พื้นฐานความรู้ ซึ่งมาจากโครงการสัญญาที่ฉลาดกว่า 4000 โครงการ ที่ทําการตรวจสอบด้วยตนเองเสร็จ ได้มีการสรุปอย่างกว้างขวาง สรุปและนํามาสรุปโดยผู้เชี่ยวชาญการตรวจสอบในบทความโดยพื้นฐาน การก่อตัวของกฏแต่ละข้อ เติมเต็มกระบวนการทั้งหมด ตั้งแต่การค้นพบช่องโหว่ เมื่อผู้ตรวจสอบได้ระบุปัญหาความปลอดภัยในโครงการจริง พวกเขาจะเสร็จสิ้นเส้นทางของการโจมตี, ดําเนินการวิเคราะห์ภายใน。

ต่อ ไป นี้ เป็น ตัว อย่าง หนึ่ง ของ กฎ ข้อ หนึ่ง ใน ห้อง สมุด ที่ มี ความ ชํานาญ ซึ่ง มี รูป แบบ ของ หลุม, เส้น ทาง การ โจมตี, สาเหตุ พื้น ฐาน, และ โครง สร้าง สี่ มิติ ที่ มี การ เสนอ：

[Biosin-AMM ความสามารถ-1]  เพิ่มการตรวจสอบความคล่องตัวด้วยลําดับการถ่ายโอน

โหมดรูรับแสง:สัญญากําหนดว่าค่าสมดุลของ WBNB ใน Pair จะมีค่ามากกว่าปริมาณสํารอง (ค่าสมดุลของ & gt;=reserver+requared) เป็นการดําเนินการที่เพิ่มความโปร่งแสงหรือไม่ การทดสอบนี้ขึ้นอยู่กับข้อสันนิษฐานที่ว่า WBNB ได้กําหนดสัญลักษณ์ไปยัง Pair แต่ฟังก์ชันเพิ่มเติมของ Offlequidity ถูกแก้ไขให้สลับเครื่องหมาย ERC-20 ไปเป็น WATH และลําดับของการโอนของฟังก์ชัน AdLiquidity จะถูกกําหนดตามลําดับของพารามิเตอร์。

เส้นทางโจมตี:ผู้โจมตีต้องใช้ didLiquidietyth (การตรึงเหล็กก่อน) หรือเรียก didLiquidity (โทเคน, WBNB,...) เพื่อย้ายโทเคนไปที่ Pair ก่อน WB. WBNB ยังมาไม่ถึงตอนทดสอบ, Baranceof=reserver, ฟังก์ชันตรวจสอบจะคืนค่ากลับมาเป็น false, ดังนั้นการข้ามขอบเขต 'ไม่มีเสรีภาพ' ไปอย่างสิ้นเชิง。

สาเหตุ:วิธีการทดสอบตามพื้นฐาน การจับสลากสมดุลของอากาศ ซึ่งในทางเทคนิคแล้วเชื่อถือไม่ได้ในระดับการออกแบบ แบ่งตัวและเพิ่มสภาพของเหลว。

คํา แนะ นํา สําหรับ การ ฟื้นฟู:แทนที่ด้วยการแบนการถ่ายโอนโดยตรงจากที่อยู่รายการที่ไม่ใช่สีขาวไปยัง Pair ธุรกรรมทั้งหมดจะดําเนินการผ่านฟังก์ชันที่แนบมาด้วยสัญญา ทําการลบค่าความไม่สมดุลพื้นฐานของการตรวจสอบค่าสมดุลในระดับโครงสร้าง。

กฎ นี้ ไม่ ใช่ ตัว อย่าง ง่าย ๆ เกี่ยว กับ แบบ จําลอง รหัส เดี่ยว แต่ เป็น ระบบ ของ การ โจมตี: สภาพ ชนวน ถูก ตั้ง ขึ้น มา อย่าง ไร, วิธี ที่ ผู้ จู่ โจม ผ่าน การ ตรวจ สอบ, กลไก ตรวจ สอบ ถูก โครง สร้าง, และ จําเป็น ต้อง ใช้ การ ซ่อมแซม ระดับ ไหน。

2. 2. 2. ครอบคลุมฐานความรู้

บีโอซิน ได้สร้างช่องโหว่ที่อุทิศตน ครอบคลุมคลังเทคโนโลยีหลักของเว็บทรีรวมไปถึงการจัดหมวดหมู่หลัก ๆ เช่น ความแข็งแรง, รุสท์, โมโตโกะ, FunC, Go and ZKฉันไม่รู้ เนื้อหาหลักของมัน ซึ่งไม่สามารถใช้ได้ต่อสาธารณชนในฐานะทรัพย์สินหลักภายใน

ความ สามารถ ภาย ใต้ การ เก็บ รักษา แต่ ละ อย่าง ถูก จัด ให้ อยู่ ต่าง กัน ตาม ชนิด ของ ช่อง ว่าง และ กฎ แต่ ละ ข้อ มี หมาย เลข, เงื่อนไข กระตุ้น, การ ลด เส้น ทาง การ โจมตี, เหตุ ผล ใน การ ตัดสิน ใจ โดย อาศัย บริบท และ ข้อ เสนอ ให้ ซ่อมแซม. ความสามารถทั้งหมดจะพัฒนาอย่างต่อเนื่อง กับการปรากฏตัวของการโจมตีรูปแบบใหม่แต่ละรูปแบบ และการรวมตัวอย่างการตรวจสอบ。

2.3 การเปรียบเทียบคุณภาพของการตรวจสอบพื้นฐานหลังจากแทรกแซงทักษะ

เพื่อ ระบุ ผล กระทบ ที่ แท้ จริง ของ ห้อง สมุด ความ ชํานาญ ใน การ ตรวจ สอบ คุณภาพ พื้น ฐาน เรา ใช้ กรณี ทดสอบ สอง กรณี ใน บท ที่ 2 เป็น เครื่องหมาย บน ม้า นั่ง เพื่อ ดําเนิน งาน AI และ ความ ชํานาญ ทั่ว ไป ที่ เพิ่ม ขึ้น บน ห้อง สมุด รหัส เดียว กัน ตาม ลําดับ และ เพื่อ เทียบ ผล โดย สิ่ง ต่าง ๆ。

เคส A. เปรียบเทียบสัญญามาตรฐาน (BEP-20):

เคส B. เปรียบเทียบสัญญาธุรกิจที่ซับซ้อน (PIPC โปรโตคอล):

การ เปรียบ เทียบ ดัง กล่าว แสดง ว่า คุณภาพ ของ การ ทดสอบ สําหรับ สัญญา ทั้ง สอง ชนิด ได้ ดี ขึ้น อย่าง เห็น ได้ ชัด เมื่อ มี การ นํา คํา สัญญา นี้ มา ใช้ และ ความ ชํานาญ. ในสถานการณ์สัญญาเงินมาตรฐาน การรายงานเท็จที่มีความเสี่ยงสูงถูกขจัดออกไป อันเป็นผลมาจากการสรุปของความสามารถในการตัดสินใจทางภาษา; ในสถานการณ์ที่ซับซ้อนของสัญญาธุรกิจ การรายงานข่าวของโมเดลที่เป็นที่รู้จักเพิ่มขึ้นจาก 11 เปอร์เซ็นต์เป็น 44 เปอร์เซ็นต์ อัตราการเข้าใจผิดลดลงจากประมาณ 55 เปอร์เซ็นต์ เป็นประมาณ 30 เปอร์เซนต์ และความถูกต้องของการตัดสินขั้นรุนแรงเพิ่มขึ้นอย่างมาก รายงาน นี้ อาจ เป็น การ ตรวจ สอบ ขั้น พื้น ฐาน เพื่อ ช่วย กลุ่ม งาน ให้ เข้าใจ รหัส ใน ตัว อักษร ล่วง หน้า. ขณะ ที่ ประเด็น เหล่า นี้ จะ ไม่ ทํา ให้ เกิด ความ สูญ เสีย ทาง การ เงิน โดย ตรง ใน เวลา นั้น แต่ จะ มี ผล กระทบ ที่ ดี ต่อ การ บํารุง รักษา และ การ ปรับ ปรุง โครงการ ต่อ ไป。

อย่างไรก็ตาม ข้อมูลยังเปิดเผยขอบเขตของ & nbsp; ความสามารถของ AI:แม้จะมีการขยายความสามารถ การเปิดเผยช่องว่างในสัญญาของไฮส์ก็มีแค่ 44%ฉันไม่รู้ ช่องว่างลึกที่ต้องใช้เหตุผลทางเส้นทางข้าม การวิเคราะห์สิ่งจูงใจทางเศรษฐกิจ หรือสภาวะการจับเวลาเฉพาะ เพื่อกระตุ้นให้ยังคงมากเกินความสามารถ นี่ เป็น เหตุ ผล พื้น ฐาน ที่ ว่า ทําไม หลัง จาก การ ปรับ ปรุง ทักษะ ให้ ดี ขึ้น แล้ว ลูก โซ่ ที่ ตรวจ เช็ค ด้วย มือ ก็ ยัง คง อยู่ ใน กระบวนการ ตรวจ สอบ。

2. 4 กระดาษขาวเป็นการตรวจสอบข้อมูลนําเข้า: การจัดรูปแบบโค้ดตามวัตถุประสงค์ของการออกแบบ

นอก เหนือ จาก การ ทํา ผิด พลาด ของ เมทริกซ์ แล้ว เรา ได้ เพิ่ม ความ สามารถ สําคัญ ใน กระบวนการ ตรวจ สอบ: ใช้กระดาษสีขาวในโครงการเป็นรายการเพิ่มเติมสําหรับ & nbsp; AIความเข้ากันได้ระหว่างความสําเร็จของรหัสกับการออกแบบกระดาษขาวฉันไม่รู้。

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ก่อนจะเริ่มการตรวจสอบโค้ด AI ตีความโครงการเป็นระบบ 'กระดาษขาว' ข้อกําหนดทางเทคนิคและอุปสงค์ แล้วตลอดการตรวจสอบรหัส, AI เสมอ เชื่อมโยงเข้ากับบริบทนี้ กลไก นี้ ได้ ก่อ ให้ เกิด ผล ที่ มี คุณค่า สอง ประการ ใน การ ใช้:

ประการ แรก เกี่ยว กับ โครง สร้าง ของ อํานาจ ใน รหัส ที่ ดู เหมือน ว่า มี ความ เสี่ยง เอ ไอ จะ ปรับ การ ตัดสิน ให้ ถูก ต้อง ถ้า มี การ กล่าว อย่าง ชัดเจน ใน เอกสาร สี ขาว โดย วิธี นี้ จึง ทํา ให้ การ ตัดสิน ผิด พลาด นั้น ลด ลง。

ประการ ที่ สอง หาก รหัส ทํา ให้ มี การ เปลี่ยน แปลง อย่าง ชัดเจน จาก ข้อ ผูก มัด ของ กระดาษ ขาว เช่น กลไก การ ป้องกัน จุด ลื่น ซึ่ง อ้าง ว่า อยู่ ใน เอกสาร นั้น จะ ไม่ บรรลุ ใน รหัส หรือ หาก ข้อ กําหนด ของ หน้าต่าง ใน เรื่อง เวลา ของ กระบวนการ ควบคุม ไม่ ได้ รับ การ กําหนด อย่าง ถูก ต้อง เอ ไอ จะ ออก คํา เตือน ตาม นั้น. การ ขาด ความ เสมอ ต้น เสมอ ปลาย ระหว่าง รหัส และ เอกสาร ดัง กล่าว ถูก มอง ข้าม ไป ได้ ง่าย ๆ ใน รหัส สแกน แต่ บ่อย ครั้ง อาจ เป็น อันตราย ต่อ ความ ปลอด ภัย ขณะ ที่ ช่วย ให้ โปรเจคเตอร์ หลีก เลี่ยง เท่า ที่ เป็น ไป ได้ พฤติกรรม ที่ ไม่ สอดคล้อง กับ ความ คาด หมาย ของ มัน。

3 โมเดลการตรวจสอบสามชั้น: ความมั่นใจที่สมบูรณ์ของการประสานงานการรักษาความปลอดภัยสัญญาสมาร์ท

เมื่อ มี การ ใช้ สัญญา ที่ ฉลาด สุขุม แล้ว ค่า ใช้ จ่าย ใน ทาง ที่ ผิด มัก จะ ไม่ อาจ แก้ไข ได้. Beosin ใช้คู่มือการตรวจสอบและตรวจสอบ + เป็นพื้นฐานสําหรับการตรวจสอบตามสัญญา โฟกัสบนปัญหาที่อาจนําไปสู่การสูญเสียเงินหรือความผิดปกติทางตรรกะ ในขณะเดียวกัน เราได้เปิดตัวการตรวจสอบพื้นฐาน AI ที่เพิ่มความสามารถขึ้น โดยอิงจากฐานความรู้เฉพาะ ซึ่งช่วยให้ลูกค้าตรวจสอบปัญหารหัสได้เร็วขึ้น ด้วยพื้นฐานนี้Beosin สร้างคู่มือการตรวจสอบการตรวจสอบการวางจําหน่าย + การตรวจสอบอย่างเป็นทางการ + เสริม AI เบสตรวจสอบสามรุ่นการตรวจสอบการพัฒนาระบบรักษาความปลอดภัยครอบคลุมมากขึ้นกับสามชั้นของความร่วมมือฉันไม่รู้。

3.1 คู่มือตรวจสอบและตรวจสอบอย่างเป็นทางการ: หลักของความปลอดภัยและความปลอดภัย

ตรวจสอบด้วยตนเองข้อ ดี หลัก คือ ความ เข้าใจ ลึก ซึ้ง เกี่ยว กับ การ ออก แบบ ข้อ ตก ลง โดย ทั่ว ไป และ การ วิเคราะห์ ความ เสี่ยง ที่ อาจ เกิด ขึ้น โดย อาศัย ทัศนะ ของ ผู้ จู่ โจมฉันไม่รู้ ผู้เชี่ยวชาญการตรวจสอบประสบการณ์ ต้องรับผิดชอบในการตรวจสอบอย่างครอบคลุม ในระดับความตกลงของโครงการ รวมถึงการตรวจสอบตรรกะโต้ตอบที่สอดคล้อง ความเข้าใจในข้อตกลงนี้ ระดับการป้องกัน ซึ่งขึ้นอยู่กับการรวมตัวในระยะยาว และประสบการณ์การดําเนินงานของเว็บไซต์ 3。

โดย อาศัย พื้น ฐาน นี้ บี โอ ซิน จึง แปล การ ค้น พบ ของ คู่มือ การ ตรวจ สอบ เป็น คํา รับรอง ทาง คณิตศาสตร์ ที่ ยืน ยัน ได้ โดย ทาง โซ่ เครื่อง มือ ภาย ใน. เพื่อตอบสนองตรรกะหลักของธุรกิจ ที่ถูกระบุโดยผู้เชี่ยวชาญการตรวจสอบ เช่น เส้นทางที่สําคัญต่อความเสี่ยงสูงสุด เช่น การไหลของเงินทุน การคํานวณราคา เบโอซินได้ผนวกการขับเคลื่อน ILM เข้าเป็นห่วงโซ่เครื่องมือการรับรองภายในสร้างกลไกวงจรปิด ชื่อว่า "AI CODE CODE KIRGE QUIZ เป็นทางการ, การตรวจสอบความถูกต้อง และความแม่นยําที่ย้อนกลับ"ฉันไม่รู้ ห่วงโซ่เครื่องมือเริ่มต้นที่ & nbsp; ไลบรารี Beosin สะสมภาษาการตรวจสอบเป็นฐานความรู้ด้วยการโจมตีจําลองใบหน้าของเส้นทางความเสี่ยงสูงที่ระบุ, การสนับสนุนผู้สมัครเริ่มต้นสําหรับการกําหนดลักษณะความไม่เสมอภาคและปลอดภัยของอดุลยภาพ; และแล้วกลไกการประติมากรรมแบบอัตโนมัติ จะช่วยตรวจสอบความถูกต้องของสัญญา เมื่อกลไกตรวจสอบความถูกต้องพบข้อยกเว้น ระบบจะแยกแยะสถานการณ์ได้โดยอัตโนมัติ หากมีข้อยกเว้นเกิดขึ้นจากค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานระหว่างคําจํากัดความและไวยากรณ์ที่ใช้ทํางาน บริบทของโมดูล AI ก็จะถูกปรับย้อนกลับของโมดูล AI เพื่อขับเคลื่อนรอบถัดไปของตัวเอียง หากย้อนกลับตรงกับเส้นทางจริงที่มีอยู่ของรหัสสัญญา จะถูกส่งออกเป็นหลักฐานของข้อผิดพลาดโดยตรงตามด้วยเส้นทางการจู่โจมที่สมบูรณ์ สําหรับการตรวจสอบและต่อมาซ่อมแซมโดยผู้เชี่ยวชาญ ทั้งสองเส้นทางไดรฟ์การควบแน่นของลูปปิด จนกว่าการยืนยันทางคณิตศาสตร์ของคุณสมบัติเป้าหมาย เส้นทางที่สําคัญตรวจสอบโดยกลไกห่วงปิด เป็นสายที่ชัดเจนที่สุดของการป้องกัน ในระบบรักษาความปลอดภัยสัญญาทั้งหมด。

3. 2 เพิ่มการตรวจสอบพื้นฐาน AI: บริการแจ้งเตือนความเสี่ยงอย่างต่อเนื่องสําหรับนักพัฒนา

ในขณะเดียวกันBeosin จะยังให้การตรวจสอบพื้นฐาน AI เสริมตามฐานความรู้ทักษะเป็นยืนบริการให้กับลูกค้าฉันไม่รู้ ไม่เหมือนกับการตรวจสอบแบบคู่มือ โดยเน้นที่ การระบุช่องว่างที่มีความเสี่ยงสูง การบริการจะอยู่ใกล้。AI BASELINE สแกนจะเผยแพร่รหัสสัญญาทั้งหมดปัญหา ที่ อาจ ต้อง จัด การ โดย พวก นัก พัฒนา ใน ขั้น ตอน การ บํารุง รักษา และ การ ใช้ ยา ใน ภาย หลัง ซึ่ง ปัจจุบัน ไม่ ได้ ทํา ให้ เกิด การ สูญ เสีย เศรษฐกิจ โดย ตรง ได้ มี การ พูด ถึง อย่าง เป็น ระบบ. ตัว อย่าง ต่าง ๆ รวม ถึง การ ใช้ ข้อ ความ ที่ เกี่ยว ข้อง กับ เรื่อง ที่ ล้า สมัย, ข้อ ความ สําคัญ ที่ ขาด หาย ไป, ตัวแปร ประจํา รัฐ ซึ่ง ไม่ สอดคล้อง กับ การ ออก แบบ อย่าง ดี ที่ สุด, และ & nbsp ซึ่ง สามารถ ปรับ ปรุง ให้ ดี ขึ้น อีก; และ ก๊าซ ก็ ใช้ รุ่น. ตามปกติปัญหาเหล่านี้จะไม่ถูกเอาเปรียบโดยตรง โดยผู้โจมตีภายใต้ตรรกะปฏิบัติการในปัจจุบัน บางส่วนอาจพัฒนาไปสู่ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยอย่างแท้จริง ทั้ง สาม ระดับ นี้ รวม จุด อยู่ ที่, ทีละ ขั้น, และ ทํา งาน ร่วม กัน ใน ระบบ ป้องกัน ที่ ครบ ถ้วน เพื่อ ความ ปลอด ภัย ของ โครงการ Web3。