ブロックチェーン技術によって推進されるスマートコントラクトは、分散型アプリケーションの基礎として、金融やサプライチェーン管理などの多くの分野で大きな可能性と価値を示しています。ただし、スマート コントラクトの数が急増するにつれて、コードのセキュリティと信頼性を確保することがさらに重要になります。スマート コントラクトが導入されると、そのコードは変更できなくなり、論理の抜け穴があると重大な経済的損失につながる可能性があります。したがって、効率的かつ正確なスマート コントラクト監査方法を開発することは、ユーザー資産を保護し、ブロックチェーン エコシステムの健全性を維持するために重要です。大規模言語モデル (LLM) はスマート コントラクト監査の分野で大きな可能性を示していますが、既存のテクノロジーは依然として多くの課題に直面しています。たとえば、最も先進的な GPT-4 モデルでも、検索拡張生成 (RAG) テクノロジーと組み合わせた場合、スマート コントラクトの監査では 30% の精度しか達成できません。この制限は主に、既存の LLM が Solidity スマート コントラクト監査の特定の分野向けに微調整されておらず、一般的なテキスト/コード コーパスで事前トレーニングされているという事実に起因しています。この問題を解決するために、Aegis は TrustLLM フレームワークを提案します。これは、微調整と LLM ベースのエージェントを組み合わせることにより、スマート コントラクト監査のための新しい直感的な方法を提供し、合理的な説明付きの監査結果を生成することができます。 TrustLLMの提案は、スマートコントラクト監査の精度を向上させるだけでなく、ブロックチェーンセキュリティの分野に新たな希望をもたらします。
スマートコントラクト監査の重要性と課題
ブロックチェーン技術の中核コンポーネントであるスマートコントラクトは、契約条件を自動的に実行し、第三者の介入なしに取引の透明性と改ざん性を確保するプログラムです。分散型金融（DeFi）の分野では、スマートコントラクトは多数の金融取引の処理と記録、数十億ドル相当のデジタル資産の管理を担うため、その役割は特に重要です。しかし、スマートコントラクトは一度導入すると変更が難しいため、コーディングミスや脆弱性があると資金の損失やその他のセキュリティ問題につながる可能性があり、スマートコントラクトのセキュリティは無視できない問題となっています。 DeFiの急速な発展に伴い、スマートコントラクトの数と複雑さも増加しており、潜在的な脆弱性のリスクが高まっています。スマート コントラクトに脆弱性が存在すると、悪意を持って悪用され、資金の盗難、契約の改ざん、その他の損失が発生する可能性があります。したがって、スマート コントラクトの徹底的かつ正確な監査を実施し、さまざまな潜在的な攻撃に直面してもスマート コントラクトが安定して安全であることを確認することが重要になります。スマート コントラクト監査の目的は、コントラクトが展開および使用される前に、潜在的なセキュリティ脆弱性をすべて特定して修正することです。これは、投資家やユーザーの資金を保護するだけでなく、DeFi プラットフォームの評判と市場の信頼を維持するのにも役立ちます。ブロックチェーン技術が成熟し続け、その適用範囲が拡大するにつれて、スマートコントラクト監査の重要性は高まり続け、DeFiエコシステム全体の安全性と健全な発展を確保するための重要なリンクとなるでしょう。
TrustLLM: スマートコントラクト監査のための革新的なソリューション
TrustLLM は、スマート コントラクト監査の分野における主要な革新であり、微調整と大規模言語モデル (LLM) ベースのエージェントを組み合わせることで、監査人に直感的で効率的な監査方法を提供します。このフレームワークの中核は、Solidity スマート コントラクト監査のニーズに合わせて特別に設計および最適化された、独自の 2 段階の微調整方法にあります。最初の段階では、TrustLLM は微調整技術を使用して検出器モデルをトレーニングします。このモデルの目的は、スマート コントラクト コードに脆弱性があるかどうかを特定することです。検出器モデルは、大量のトレーニング データを通じて、コードを分析し、安全かどうかを判断する方法を学習します。この段階での微調整は、監査プロセス全体の基礎を築き、モデルが潜在的なセキュリティ脆弱性を正確に認識できるようにするため、非常に重要です。微調整の第 2 段階は、脆弱性の原因を生成することをタスクとする推論モデルに焦点を当てます。検出モデルが潜在的な脆弱性を特定すると、推論モデルがコードをさらに分析して、脆弱性が存在する理由と特定の種類の脆弱性を詳細に説明します。この詳細な分析は、監査人が問題の性質を理解するのに役立つだけでなく、問題を解決するための手がかりも提供します。
TrustLLM の 2 段階の微調整アプローチは、監査プロセスにおける人間の専門家の直感と分析プロセスを模倣します。まず、人間の監査人のコードに対する直感的な判断と同様に、検出器モデルを通じて予備的なリスク評価を実行します。次に、問題を発見した後に専門家が詳細なレビューを行うのと同じように、リーズナー モデルを通じて詳細な原因分析が実行されます。さらに、TrustLLM では、Ranker と Critic という 2 つの LLM ベースのエージェントも導入されています。これらのエージェントは、推論モデルによって生成された複数の脆弱性の原因を繰り返し評価および議論し、最終的に最も適切な説明を選択します。この協調メカニズムにより、監査結果の精度が向上するだけでなく、複雑な脆弱性シナリオを処理するモデルの能力も強化されます。
TrustLLMの実用化効果と競争優位性
TrustLLM の革新的なフレームワークは、スマート コントラクト監査の効率と精度を向上させるだけでなく、監査人に深い洞察を提供します。このように、TrustLLM は監査チームが潜在的なセキュリティ脆弱性をより効果的に特定して修正できるようにすることで、ブロックチェーン アプリケーションを攻撃者から保護します。 Web3 とブロックチェーン技術が進歩し続けるにつれて、TrustLLM とその背後にある技術は、分散型アプリケーションのセキュリティを確保するための重要なツールになるでしょう。 TrustLLM のパフォーマンスは、ヒント学習ベースの LLM (GPT-4 や GPT-3.5 など) やその他の微調整モデル (CodeBERT、GraphCodeBERT、CodeT5、UnixCoder など) を含む、いくつかの既存のスマート コントラクト監査手法と比較されます。これらの比較は、スマート コントラクト監査の分野における TrustLLM の進歩と有効性を実証することを目的としています。
まず、TrustLLM は、ヒント学習ベースの LLM と比較して、検出パフォーマンスに大きな利点を示します。 GPT-4 と GPT-3.5 は現在最も高度な言語モデルですが、スマート コントラクト監査タスクでは TrustLLM ほどのパフォーマンスは得られません。これは主に、既存の LLM が一般的なテキスト/コード コーパスで事前トレーニングされているのに対し、TrustLLM は Solidity スマート コントラクト監査ドメインに特化して微調整されているためです。 TrustLLM の 2 段階の微調整アプローチにより、スマート コントラクトの脆弱性をより正確に特定して対処できるようになりますが、ヒント学習ベースの LLM ではドメイン固有のタスクの処理が制限される可能性があります。第 2 に、TrustLLM は従来の微調整モデルと比較して優れたパフォーマンスを発揮します。 CodeBERT、GraphCodeBERT、CodeT5、および UnixCoder はすべて、特定のタスクで完全なモデルを微調整していますが、TrustLLM は複数のパフォーマンス指標でこれらのモデルを上回っています。たとえば、TrustLLM は F1 スコア、精度、精度においてより高いスコアを達成しており、スマート コントラクトの脆弱性検出においてより効果的であることを示しています。この利点は、検出モデルと推論モデルを組み合わせ、LLM エージェントを通じて繰り返し最適化することで監査の精度と信頼性を向上させる、TrustLLM の独自のアーキテクチャに起因すると考えられます。さらに、TrustLLM はパラメータの効率と計算コストを考慮して設計されています。 LoRA (低ランク適応) などの軽量の微調整手法を使用することで、TrustLLM は大規模モデルの利点を維持しながらリソース消費を削減できます。これにより、TrustLLM はパフォーマンスにおいて既存のテクノロジーを上回るだけでなく、実際のアプリケーションでの実現可能性と拡張性も向上します。最後に、TrustLLM の評価結果も、真の原因と一致する点でその優位性を示しています。 GPT-4 と比較すると、TrustLLM によって生成された脆弱性の説明は実際の原因とより一致しており、スマート コントラクト監査におけるその実用性と正確性がさらに証明されています。要約すると、TrustLLM は、検出パフォーマンス、パラメーター効率、実用的な応用価値のいずれの点においても、既存のテクノロジーと比較して大きな利点を示しています。これらの比較結果は、スマート コントラクト監査の分野における TrustLLM の可能性を強調し、将来の Web3 セキュリティの研究とアプリケーションに新たな方向性を提供します。ブロックチェーン技術の継続的な開発により、TrustLLM および同様の技術は、スマート コントラクトのセキュリティを確保し、分散型アプリケーションの開発を促進する上でますます重要な役割を果たすことになります。
TrustLLM の適用事例
TrustLLM のアプリケーション ケースは主に、Code4rena プラットフォーム上の 2 つの非公開報奨金プロジェクトのスマート コントラクト監査に焦点を当てています。 Code4rena は、セキュリティ研究者がブロックチェーン プロジェクトのセキュリティ脆弱性を発見して報告することを奨励するために設計された有名な報奨金プラットフォームです。プラットフォームと連携することで、研究者はTrustLLMを実際のスマートコントラクト監査タスクに適用して、現実世界での有効性と実用性を検証できます。監査プロセス中、TrustLLM は強力な脆弱性検出機能を実証しました。既知の脆弱性の種類を特定するだけでなく、潜在的なセキュリティ リスクを詳細に分析し、脆弱性の原因の詳細な説明も提供します。研究者らは TrustLLM を使用して 2 つのプロジェクトのスマート コントラクトの包括的なレビューを実施し、6 つの重大な脆弱性を発見しました。これらの脆弱性の発見は、悪意のある攻撃者によって悪用され、資産の損失やその他のセキュリティ インシデントが発生する可能性があるため、プロジェクト チームにとって非常に価値があります。これらの脆弱性の発見がプロジェクト チームまたは監査専門家によって認識されていることは注目に値します。これは、TrustLLM が技術的な成功を収めただけでなく、実際のアプリケーションでも業界の専門家によって認められたことを意味します。この成果は、スマートコントラクト監査の分野における TrustLLM の実用性と信頼性をさらに証明しています。さらに、この論文では、脆弱性が既存のツールでは発見されなかったものの、TrustLLM によって正常に特定されたという特殊なケースについても言及されています。この発見はプロジェクト チームと監査専門家によって重要なセキュリティへの貢献であると考えられ、スマート コントラクト セキュリティ監査における TrustLLM の革新性と先見性が強調されました。これらの実際的な事例を通じて、TrustLLM は Web3 セキュリティの分野、特にスマート コントラクト監査における可能性を実証します。その応用の成功は、ブロックチェーン プロジェクトに高いレベルのセキュリティを提供するだけでなく、将来のスマート コントラクト監査ツールと方法に新しい方向性をもたらします。 Web3 エコシステムが発展し成熟し続けるにつれて、TrustLLM および同様のテクノロジーのアプリケーションがますます重要になり、分散型アプリケーションのセキュリティと安定性のための強固な基盤が提供されます。
Aegis: 世界初の独立した収益性の高い AI 監査人
今日の急速に発展している Web3 エコシステムでは、スマート コントラクトのセキュリティ監査が重要なリンクになっています。注目を集めるスマート コントラクト監査チャレンジで、イージスはその優れたスマート コントラクト監査テクノロジーにより 23016U という高額のボーナスを獲得しました。この成果は間違いなく、スマート コントラクト セキュリティ研究の分野における R&D チームのリーダーシップを強化しました。 Aegis の成功は、Web3 セキュリティ専用に構築された初の大規模モデルである TrustLLM という、独自の基盤テクノロジー アーキテクチャに由来しています。 TrustLLM は、微調整エージェントと大規模言語モデル (LLM) ベースのエージェントを組み合わせて、スマート コントラクト監査に対する直感的で洞察力に富んだアプローチを提供します。これは、専門の人間の監査人の作業方法を模倣しており、監査の精度を向上させるだけでなく、監査結果の解釈可能性も提供するプロセスです。同時に、Aegis の技術革新は TrustLLM フレームワークに限定されず、高度な RAG テクノロジーと大規模モデルの知識マッチングとシーン認識原理を使用して、構造化された脆弱性知識ベースとコード データを通じてトレーニングし、人間による監査の思考ロジックをシミュレートします。専門家によるスマートな監査を実施します。これにより、イージスはスマート コントラクトの論理的脆弱性や経済モデルに関連するセキュリティ リスクを効率的かつ正確に検出できるようになり、開発者にコントラクトの展開前に貴重なセキュリティ保証を提供します。 Aegis は、プロの監査人だけでなく開発者を含む幅広い顧客にサービスを提供しています。 Go、Rust、Solidity、Move などの複数のブロックチェーン プログラミング言語をサポートし、ほとんどすべての主流のブロックチェーン開発環境をカバーします。 Aegis が提供する複数レベルのサービス プランは、無料トライアルからプロフェッショナル バージョンまで、さまざまなユーザーのニーズを満たすように設計されており、柔軟で便利なユーザー エクスペリエンスを提供します。 Aegis の追加により、強力な AI エージェントが AgentLayer エコシステムに追加されるだけでなく、Web3 開発コミュニティに安全で効率的な監査ソリューションが提供されます。イージスの継続的な反復アップグレードと実際の報奨金チャレンジの経験により、ブロックチェーンセキュリティ監査をインテリジェンスの新時代に導き、分散型アプリケーションの開発に強固なセキュリティ基盤を提供することが期待されています。
AgentLayerについて
初の分散型 AI エージェント パブリック チェーンとして、AgentLayer は、トークン $AGENT を導入することで、L2 ブロックチェーン上のエージェント エコノミーと AI 資産トランザクションを促進します。その AgentLink プロトコルは、分散型 AI ガバナンスを実現するためのマルチ エージェントの情報交換とコラボレーションをサポートします。
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