GPT:火爆出圈的最强 AI GPT 是否可用于合约安全审计？_区块链

前言

近期 ChatGPT 爆火，其对传统文字工作的效率提高及总结能力让使用者惊艳。紧随其后 CodeGPT 这样基于 GPT 的插件出现，也充分体现了其对代码编写效率的提高。而最新 GPT-4 的发布，是否可以应用到对区块链 、Solidity 智能合约的审计中呢？

基于这样的疑问，我们进行了多种可行性测试。

测试使用的对比模型对象：GPT-3.5(Web), GPT-3.5-turbo-0301, GPT-4(Web)。

代码片段使用 Prompt：Help me discover vulnerabilities in this Solidity smart contract.

漏洞代码片段的检测对比

在此部分，我们分三次测试，使用历史上常见的漏洞代码作为测试一和测试二的用例，来验证其对基础漏洞的检测能力，测试三中使用中等难度的漏洞代码作为测试用例。

测试一

用例：《智能合约安全审计入门篇 —— Phishing with tx.origin》

漏洞代码：

杨海坡：流动性挖矿火爆的本质在于一二级市场形成的共振效应:9月7日早间，ViaBTC矿池CEO杨海坡发微博称，流动性挖矿火爆的本质，来源于一级市场的套利和二级市场对于锁仓数据的迷信，所形成的共振效应。[2020/9/7]

（1）对 GPT 进行提问：

（2）GPT-3.5(Web) answer

（3）GPT-3.5-turbo-0301 answer

（4）GPT-4(Web) answer

冉小波：算法交易诞生的流动性挖矿推动整个DeFi进入火爆阶段:9月4日消息，NULS联合发起人冉小波在做客《HyperPay焦点》栏目时提及：DeFi大热，资金都倾向于玩DeFi，反而应该是其他公链的一个挑战。所以公链也需要一些结合DeFi的一些创新的玩法了，不然大部分的资金和流量可能都会流转到一些毫无实际意义项目的流动性挖矿中。这一点相信其他的公链团队应该也感触颇深。DeFi的分支有很多，各家公链也都有在做一些探索，总的来看，推动整个DeFi进入火爆阶段的是算法交易诞生的流动性挖矿。近期大热的项目基本上都是一些新的项目，通过流动性挖矿来进行筹码的分配，以非常高的收益率来进行高通胀的Token分配，从而吸引大量的资金短时间内快速加入。[2020/9/4]

可以看到结果：3 个测试版本都发现了关键的 tx.origin 相关问题。

测试二

用例：《智能合约安全审计入门篇 —— 溢出漏洞》

杨东：区块链比人工智能维度更高，火爆是必然的:据《中国产经新闻》报道，中国人民大学大数据区块链与监管科技实验室主任杨东在接受记者采访时曾表示，区块链作为信任传递的工具，能够在没有中心化节点的前提下实现陌生人之间的可信记账，从而为金融交易和经济生活的其他方面带来巨大的机遇。有人曾称区块链是比人工智能更伟大的技术，这句话不无道理。从维度上来看，人工智能更主要是解决生产力，而区块链更多的是解决生产关系，所以区块链比人工智能维度更高，因此对经济社会国家，乃至个人更具广泛的影响和冲击，因此区块链火爆是必然的。[2018/5/26]

（1）对 GPT 进行提问：

区块链私募火爆 机构正在入场:近日，区块链项目私募的火热再次吸引了不少投资者的关注，而在今日，多位圈内大咖推出了门槛为500ETH的私募投资群，并表示入群者可以拿到市面上拿不到的私募额度。同时，郭宏才在微博表示有机构正在入场，网友认为，这是在花式割韭菜，不过也有人认为，这可能意味着大资金会进入场内。 ?[2018/1/2]

可以看到 GPT-3.5(Web)、GPT-3.5-turbo-0301 都发现了关键的 Overflow 漏洞，出乎意料的是 GPT-4(Web) 居然没有相关提示。

测试三

用例：《空手套白狼 —— Popsicle 被黑分析》

数字货币市场日益火爆 ETC或将迎来新的暴涨:进入12月份以来，数字货币市场进入了一个癫狂状态，各种主流的数字货币一路狂飙，屡创新高。比特币从6万人民币一周之内迅速暴涨至12万人民币，紧随其后的是莱特币和以太坊，莱特币价格飙升至2000元的历史最高点，以太坊价格上涨了一倍达到5000元的高点，瑞波币也不甘寂寞两天价格翻3番，刷新历史最高纪录。作为数字货币第二梯队的莱特币、瑞波币均已经出现价格的暴涨，那么同为第二梯队的以太经典(ETC)也多次尝试价格上的突破。现以太经典最新成交价格为193.52元，最高价格达225.76元，最低价格174.67元。[2017/12/15]

对比结果，我们可以看到 3 个版本都未发现关键的漏洞点。

代码片段的检测总结

可以看到 GPT 模型对简单的漏洞代码块的检测能力还是不错的，但是对稍微复杂一点的漏洞代码暂时还无法检测，并且在测试中可以看到 GPT-4(Web) 的整体上下文可读性很高，输出格式清晰、舒服，但是其对代码的审计能力暂时没有远超 GPT-3.5(Web)、GPT-3.5-turbo-0301，甚至在部分测试中由于 Transformer 输出存在一定的不确定性反而导致 GPT-4(Web) 遗漏了一些关键问题。

为了更加契合普通项目方在合约审计中的简单操作需求，这里我们提高些难度，针对代码量大的合约进行全量导入上下文，让 GPT-4 模型进行审计（GPT-3 对上下文的字符总数限制更小这里就不做测试）。

用例：《千万美元被盗 —— DeFi 平台 MonoX Finance 被黑分析》

整份合约分批输入，在对话最后提出检测漏洞请求

这里使用 Prompt：

Here is a solidity smart contract 

Contract code

The above is the complete code,help me discover vulnerabilities in this smart contract.

可以看到，GPT-4 虽然在 OpenAI 公布的信息中其单次输入字符总数已经是当前最高，但还是会由于文本超长导致在最后提问时 GPT 会上下文缺失而只识别到部分内容，所以这样对大型合约而言就无法进行完整的上下文审计。

拆封整份合约，分批输入分批检测

对话 1：

Help me discover vulnerabilities in this solidity smart contract.

分段内容 1

对话 2：

分段内容 2

对话 3：

分段内容 3

（1）优点

GPT 对合约代码中基础的简单的漏洞具备部分检测能力，并且在检测出漏洞后会以很高的可读性来解释漏洞问题，这样的特性比较适合为初级合约审计工作者前期训练提供快速指导和简单答疑。

（2）存在的问题

a. 每次生成内容波动

GPT 对每次对话的输出存在一定的波动，可以通过 API 接口参数进行调整，但是依旧不是恒定的输出，虽然这样的波动性对语言对话来说是好的方式，大大提高了对话给人的真实感。但是这对代码分析类的工作来说是一个不好的问题。因为为了覆盖 AI 可能告知我的多种漏洞回答，我需要多次请求同一问题并进行对比筛选，这无形中又提高了工作量，违背了 AI 辅助人类提高效率的基准目标。

例如这里再次运行 "漏洞代码片段的检测对比测试二（其中简单改变函数名后再次生成）：

可以看到其输出结果比之前测试又多了一些额外内容。

b. 漏洞分析能力依旧有很大的提高空间

对稍微复杂的漏洞进行检测即会发现当前的（2024.3.16）训练模型不能正确的分析并找到相关关键漏洞点。

GPT 辅助合约审计的可行性和潜力分析

虽然当前来看 GPT 对合约漏洞的分析及挖掘能力还处于相对较弱的状态，但它对普通漏洞小代码块的分析并生成报告文本的能力依旧让使用者兴奋，在可预见的未来几年伴随这 GPT 及其他 AI 模型的训练开发，相信对大型复杂合约的更快速，更智能，更全面的辅助审计一定会实现。当科技发展可指数级提高人工的效率时就会发生质变，我们非常期待 AI 对区块链安全的助力，我们会持续关注新 AI 产品对区块链安全的影响。最后可见的将来我们必将与 AI 在一定程度上进行融合，愿 AI 和区块链与你同在。

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