Akıllı sözleşmelerdeki hataları yapay zeka bulacak

Japonya İleri Bilim ve Teknoloji Enstitüsü (JAIST) araştırmacıları, blokzincir üzerinde çalışan akıllı sözleşmelerin güvenlik denetimini geliştirmek amacıyla açıklanabilir bir yapay zeka sistemi tasarladı. Profesör Le-Minh Nguyen ve doktora araştırmacısı Ngoc-Minh Nguyen liderliğindeki ekip, kod hatalarını fonksiyon düzeyinde tespit eden, fonksiyonlar arasındaki etkileşimleri inceleyen ve onarım önerileri hazırlayan çok katmanlı bir denetim çerçevesi oluşturdu.

Kripto para transferlerinden merkeziyetsiz finans uygulamalarındaki kredilere kadar milyarlarca dolarlık dijital varlığı yöneten akıllı sözleşmelerde, dağıtım sonrasında değiştirilemeyen kodlar güvenlik hatalarının giderilmesini güçleştiriyor. Araştırma, mevcut otomatik araçların sözleşmeleri genel risk etiketleriyle değerlendirmesi ve kodun neden güvensiz olduğunu yeterince açıklayamaması sorununa çözüm getirmeyi amaçlıyor.

118 BİNİ AŞKIN FONKSİYON İNCELENDİ

Çalışmanın ilk aşamasında araştırmacılar, gerçek akıllı sözleşmelere sekiz farklı güvenlik açığı türünü temsil eden kusurlar yerleştirdi. Böylece 4 bin 208 sözleşme ve 118 binden fazla fonksiyondan oluşan açık kaynaklı bir veri seti hazırlandı. Gerçekçi hata örnekleri içeren bu veri seti, sistemin farklı güvenlik açıklarını öğrenmesi ve fonksiyon düzeyinde değerlendirmesi için kullanıldı.

KODLAR ARASINDAKİ ETKİLEŞİM İZLENİYOR

Sistemin merkezindeki 'HCA-SGNN' adlı hiyerarşik çizge sinir ağı, sözleşme kodlarını birbirine bağlı unsurlardan oluşan bir ağ şeklinde modelliyor. Her fonksiyon, hem kendi yapısı hem de diğer kod bloklarıyla etkileşimi üzerinden inceleniyor.

Bu yaklaşım, birden fazla fonksiyonun zincirleme biçimde kullanıldığı yeniden giriş (reentrancy) gibi karmaşık saldırı yöntemlerinin belirlenmesini sağlıyor. Fonksiyonlar arasındaki ilişkilerin haritalandırılması, geliştiricilerin güvenlik sorununun kaynağını ve kusurlu kodun bulunduğu bölümü doğrudan görmesine yardımcı oluyor.

HATAYI AÇIKLAYAN TEKNİK RAPORLAR

Çerçevenin üçüncü aşamasında dil modelleri devreye giriyor. Bu modeller, tespit edilen güvenlik açığının türünü, konumunu, sistem üzerindeki etkisini ve giderilmesi için izlenebilecek yöntemleri açıklayan yapılandırılmış teknik raporlar hazırlıyor. Böylece geliştiricilere bir risk etiketiyle birlikte sorunun nedenini ve çözüm seçeneklerini gösteren bir değerlendirme sunuluyor.

Kurumsal sunuculara bağımlılığı azaltmak amacıyla modellerin standart yerel donanımlarda çalışabilecek kompakt sürümleri de geliştirildi. Gerçek dünyadan alınan 242 akıllı sözleşmeyle yapılan testlerde bu sürümler, büyük ticari yapay zeka platformlarının çıktı kalitesinin yüzde 98’ine ulaştı.

Araştırmada, eğitim sırasında modele gösterilmeyen yeni istismar yöntemlerinin de yüksek doğrulukla tespit edilebildiği belirtildi. Geliştirilen çerçevenin, akıllı sözleşmeler kullanıma sunulmadan önce yapılan teknik denetimleri hızlandırması, sonuçları daha anlaşılır hale getirmesi ve denetim maliyetlerini azaltması hedefleniyor.