面向有利可利漏洞的智能合约模糊测试

数十亿美元通过智能合约进行交易，使漏洞成为主要的财务风险。在这场安全竞赛中，一个重点是那些攻击者可以利用的有利可利漏洞。模糊测试是识别这些漏洞的关键方法。然而，当前解决方案面临两个主要限制：缺乏以利润为中心的技术来加快检测速度，以及在最大化发现漏洞的利润方面缺乏自动化，使分析留给人类专家。为解决这些问题，我们开发了VERITE，一个以利润为中心的智能合约模糊测试框架，不仅有效地检测到这些有利可利的漏洞，还最大化了被利用的利润。VERITE具有三个关键功能：1)基于DeFi动作的突变器，用于提高对不同资金流动的交易进行探索；2)potentially有利可利的候选人识别标准，这会检查输入在测试期间是否引起异常的资金流动属性；3)基于梯度下降的利润最大化策略，用于这些被识别的候选人。VERITE是从零开始完全开发的，并在由61个被实际利用的真实世界DeFi项目组成的数据集上进行评估，该数据集的平均损失超过110万美元。结果表明，VERITE能够自动提取超过1800万美元的总利润，并且在检测(29/10)和利用(平均134倍利润)方面均显著优于最先进的模糊测试器ITYFUZZ。值得注意的是，在12个目标中，它比真实世界的攻击性破坏更能获取利润(从1.01倍到11.45倍)。VERITE还被审计员用于合同审计，在其中发现了6个(5个高危)零日漏洞，获得了超过2500美元的奖励。