Uma postagem marcadas com "segurança blockchain"

Verificação Formal na Auditoria de Contratos Inteligentes​

A verificação formal refere-se ao uso de técnicas matemáticas e lógicas para provar a correção e a segurança de contratos inteligentes. Na prática, isso abrange um espectro de metodologias: desde testes de fuzz baseados em propriedades e execução simbólica, até provas rigorosas de teoremas e verificação de modelos. O objetivo é garantir que um contrato atenda às suas especificações e não contenha bugs exploráveis em todas as entradas e estados possíveis. Dado o alto risco (bilhões de dólares estão bloqueados em protocolos DeFi), os métodos formais tornaram-se cada vez mais importantes para o Ethereum e outras plataformas de blockchain.

Abordagens Tradicionais: Os primeiros métodos formais para o Ethereum incluíam ferramentas de execução simbólica como Oyente e Mythril, e analisadores estáticos como Slither e Securify. A execução simbólica explora caminhos do programa com entradas simbólicas para detectar problemas (por exemplo, reentrância, estouro de inteiro), enquanto a análise estática usa correspondência de padrões baseada em regras. Essas ferramentas tiveram sucesso, mas também limitações: por exemplo, o Oyente sofria de muitos falsos alarmes mesmo em contratos simples, e os detectores baseados em padrões do Slither podem produzir vários falsos positivos. Além disso, um estudo de 2023 descobriu que mais de 80% dos bugs de contratos exploráveis (especialmente bugs complexos de "lógica de negócio") não foram detectados pelas ferramentas atuais, ressaltando a necessidade de técnicas de verificação mais robustas.

A Promessa e o Desafio da Verificação Completa: Em teoria, a verificação formal pode provar a ausência de bugs verificando exaustivamente invariantes para todos os estados. Ferramentas como o Certora Prover ou o framework KEVM da Ethereum Foundation visam verificar matematicamente contratos inteligentes em relação a uma especificação formal. Por exemplo, o "auditor matemático automatizado" da Certora usa uma linguagem de especificação (CVL) para provar ou refutar regras definidas pelo usuário. Na prática, no entanto, provar completamente propriedades em contratos do mundo real é muitas vezes inatingível ou muito trabalhoso. O código pode precisar ser reescrito em formas simplificadas para verificação, especificações personalizadas devem ser escritas, laços e aritmética complexa podem exigir limites ou abstrações manuais, e os solvers SMT frequentemente expiram em lógicas complexas. Como observaram os engenheiros da Trail of Bits, “provar a ausência de bugs é tipicamente inatingível” em bases de código não triviais, e alcançá-lo muitas vezes requer intervenção e expertise pesadas do usuário. Por causa disso, as ferramentas de verificação formal têm sido tradicionalmente usadas com moderação para partes críticas do código (por exemplo, verificar a invariante de um token ou um algoritmo de consenso), em vez de contratos inteiros de ponta a ponta.

Testes de Fuzz e Testes de Invariantes do Foundry​

Nos últimos anos, os testes baseados em propriedades surgiram como uma alternativa prática às provas formais completas. O Foundry, um popular framework de desenvolvimento para Ethereum, possui suporte integrado para testes de fuzz e testes de invariantes – técnicas que aumentam muito a cobertura de testes e podem ser vistas como uma verificação formal leve. O teste de fuzz do Foundry gera automaticamente um grande número de entradas para tentar violar propriedades especificadas, e o teste de invariantes estende isso para sequências de operações que alteram o estado:

• Testes de Fuzz: Em vez de escrever testes unitários para entradas específicas, o desenvolvedor especifica propriedades ou invariantes que devem ser mantidas para qualquer entrada. O Foundry então gera centenas ou milhares de entradas aleatórias para testar a função e verifica se a propriedade sempre se mantém. Isso ajuda a capturar casos extremos que um desenvolvedor pode não pensar em testar manualmente. Por exemplo, um teste de fuzz pode afirmar que o valor de retorno de uma função é sempre não negativo ou que uma certa pós-condição é verdadeira independentemente das entradas. O motor do Foundry usa heurísticas inteligentes – ele analisa assinaturas de funções e introduz valores de casos extremos (0, uint máximo, etc.) – para atingir casos de canto que provavelmente quebrarão a propriedade. Se uma asserção falhar, o Foundry relata uma entrada de contraexemplo que viola a propriedade.

• Testes de Invariantes: Os testes de invariantes do Foundry (também chamados de fuzzing com estado) vão além, exercitando múltiplas chamadas de função e transições de estado em sequência. O desenvolvedor escreve funções invariantes que devem permanecer verdadeiras durante toda a vida útil do contrato (por exemplo, total de ativos = soma dos saldos dos usuários). O Foundry então gera aleatoriamente sequências de chamadas (com entradas aleatórias) para simular muitos cenários de uso possíveis, verificando periodicamente se as condições invariantes permanecem verdadeiras. Isso pode descobrir bugs complexos que se manifestam apenas após uma sequência particular de operações. Essencialmente, o teste de invariantes explora o espaço de estados do contrato mais completamente, garantindo que nenhuma sequência de transações válidas possa violar as propriedades declaradas.

Por que o Foundry é Importante: O Foundry tornou essas técnicas de teste avançadas acessíveis. Os recursos de fuzzing e invariantes são nativos ao fluxo de trabalho do desenvolvedor – nenhuma ferramenta externa ou harness especial é necessário, e os testes são escritos em Solidity junto com os testes unitários. Graças a um motor baseado em Rust, o Foundry pode executar milhares de testes rapidamente (paralelizando-os) e fornecer rastreamentos detalhados de falhas para qualquer violação de invariante. Os desenvolvedores relatam que o fuzzer do Foundry é fácil de usar e altamente performático, exigindo apenas pequenas configurações (por exemplo, definir o número de iterações ou adicionar suposições para restringir as entradas). Um exemplo simples da documentação do Foundry é um teste de fuzz para uma função divide(a,b), que usa vm.assume(b != 0) para evitar entradas inválidas triviais e, em seguida, afirma pós-condições matemáticas como result * b <= a. Ao executar tal teste com milhares de pares (a,b) aleatórios, o Foundry pode descobrir rapidamente casos extremos (como limites de estouro) que seriam difíceis de encontrar por raciocínio manual.

Comparações: A abordagem do Foundry baseia-se em trabalhos anteriores da comunidade. O fuzzer Echidna da Trail of Bits foi uma ferramenta de teste baseada em propriedades anterior para o Ethereum. O Echidna gera transações aleatórias de forma semelhante para encontrar violações de invariantes expressas como funções Solidity que retornam um booleano. É conhecido por sua geração de entrada "inteligente" (incorporando fuzzing guiado por cobertura) e tem sido usado para encontrar muitos bugs. De fato, pesquisadores de segurança observam que o motor do Echidna é extremamente eficaz – “o Echidna da Trail of Bits é o melhor fuzzer que existe devido à sua seleção inteligente de números aleatórios” – embora o fluxo de trabalho integrado do Foundry torne a escrita de testes mais simples para os desenvolvedores. Na prática, os testes de fuzz do Foundry são frequentemente considerados o novo “mínimo indispensável” para o desenvolvimento seguro em Solidity, complementando os testes unitários tradicionais. Ele não pode provar a ausência de bugs (já que é aleatório e não exaustivo), mas aumenta muito a confiança ao cobrir uma vasta gama de entradas e combinações de estados.

Além do Fuzzing: Provas Formais e Ferramentas Avançadas​

Embora o fuzzing e as invariantes capturem muitos problemas, há casos em que métodos formais mais fortes são usados. A verificação de modelos e a prova de teoremas envolvem a especificação de propriedades desejadas em uma lógica formal e o uso de provadores automatizados para verificá-las em relação ao código do contrato. O Certora Prover (recentemente de código aberto) é uma ferramenta proeminente nesta categoria. Ele permite que os desenvolvedores escrevam regras em uma linguagem de domínio específico (CVL) e, em seguida, verifica automaticamente o contrato em busca de violações dessas regras. O Certora foi usado para verificar invariantes críticas em protocolos como MakerDAO e Compound; por exemplo, identificou o bug da "invariante da dívida DAI" no MakerDAO (uma inconsistência contábil sutil) que passou despercebido por quatro anos. Notavelmente, o motor da Certora agora suporta múltiplas plataformas (EVM, VM da Solana e eWASM), e ao torná-lo de código aberto em 2025, tornou a verificação formal de nível industrial disponível gratuitamente no Ethereum, Solana e Stellar. Esta medida reconhece que as provas formais não devem ser um luxo apenas para equipes bem financiadas.

Outras ferramentas formais incluem abordagens de verificação em tempo de execução (por exemplo, a semântica KEVM do Ethereum, ou o Move Prover para cadeias baseadas em Move). O Move Prover em particular está integrado à linguagem Move (usada pelas blockchains Aptos e Sui). Ele permite escrever especificações formais junto com o código e pode provar automaticamente certas propriedades com uma experiência de usuário semelhante a um linter ou verificador de tipos. Essa integração estreita diminui a barreira para que os desenvolvedores nessas plataformas usem a verificação formal como parte do desenvolvimento.

Resumo: A auditoria de contratos inteligentes de hoje combina essas metodologias. O fuzzing e os testes de invariantes (exemplificados pelo Foundry e Echidna) são amplamente adotados por sua facilidade de uso e eficácia na captura de bugs comuns. A execução simbólica e os analisadores estáticos ainda servem para escanear rapidamente padrões de vulnerabilidade conhecidos (com ferramentas como o Slither frequentemente integradas em pipelines de CI). Enquanto isso, as ferramentas de verificação formal estão amadurecendo e se expandindo por várias cadeias, mas geralmente são reservadas para propriedades críticas específicas ou usadas por empresas de auditoria especializadas devido à sua complexidade. Na prática, muitas auditorias combinam essas abordagens: por exemplo, usando fuzzers para encontrar erros de tempo de execução, ferramentas estáticas para sinalizar erros óbvios e verificações de especificações formais para invariantes chave como "nenhum saldo de token excede o fornecimento total".

Auditoria Assistida por IA com Modelos de Linguagem Grandes​

O advento de modelos de linguagem grandes (LLMs) como o GPT-3/4 (ChatGPT) e o Codex da OpenAI introduziu um novo paradigma para a análise de contratos inteligentes. Esses modelos, treinados em vastas quantidades de código e linguagem natural, podem raciocinar sobre o comportamento do programa, explicar o código e até mesmo detectar certas vulnerabilidades por reconhecimento de padrões e conhecimento de "senso comum". A questão é: a IA pode aumentar ou até mesmo automatizar a auditoria de contratos inteligentes?

Ferramentas de Análise de Vulnerabilidades Baseadas em LLM​

Vários esforços de pesquisa e ferramentas protótipo surgiram que aplicam LLMs à auditoria de contratos inteligentes:

• OpenAI Codex / ChatGPT (modelos gerais): Os primeiros experimentos simplesmente envolviam solicitar ao GPT-3 ou Codex o código do contrato e pedir por possíveis bugs. Os desenvolvedores descobriram que o ChatGPT podia identificar alguns padrões de vulnerabilidade bem conhecidos e até sugerir correções. No entanto, as respostas eram inconsistentes e não eram confiavelmente abrangentes. Uma avaliação acadêmica recente observou que a solicitação ingênua ao ChatGPT para detecção de vulnerabilidades “não produziu resultados significativamente melhores em comparação com a previsão aleatória” em um conjunto de dados de benchmark – essencialmente, se o modelo não for guiado adequadamente, ele pode alucinar problemas que não existem ou perder vulnerabilidades reais. Isso destacou a necessidade de prompts cuidadosamente elaborados ou ajuste fino para obter resultados úteis.

• AuditGPT (2024): Esta é uma ferramenta acadêmica que utilizou o ChatGPT (GPT-3.5/4) especificamente para verificar a conformidade com o padrão ERC em contratos Ethereum. Os pesquisadores observaram que muitos contratos de token ERC20/ERC721 violam regras sutis do padrão (o que pode levar a problemas de segurança ou compatibilidade). O AuditGPT funciona dividindo a auditoria em pequenas tarefas e projetando prompts especializados para cada tipo de regra. O resultado foi impressionante: em testes em contratos reais, o AuditGPT “identifica com sucesso 418 violações de regras ERC e relata apenas 18 falsos positivos”, demonstrando alta precisão. De fato, o artigo afirma que o AuditGPT superou um serviço de auditoria profissional na descoberta de bugs de conformidade ERC, a um custo menor. Isso sugere que, para domínios bem definidos e restritos (como a aplicação de uma lista de regras padrão), um LLM com bons prompts pode ser notavelmente eficaz e preciso.

• LLM-SmartAudit (2024): Outro projeto de pesquisa, o LLM-SmartAudit, adota uma abordagem mais ampla usando um sistema de conversação multiagente para auditar o código Solidity. Ele configura múltiplos agentes GPT-3.5/GPT-4 especializados (por exemplo, um "Auditor" focado na correção, um "Atacante" pensando em como explorar) que conversam entre si para analisar um contrato. Em sua avaliação, o LLM-SmartAudit foi capaz de detectar uma ampla gama de vulnerabilidades. Notavelmente, em um teste comparativo contra ferramentas convencionais, o sistema baseado no GPT-3.5 alcançou o maior recall geral (74%), superando todos os analisadores estáticos e simbólicos tradicionais que testaram (o segundo melhor foi o Mythril com 54% de recall). Ele também foi capaz de encontrar todos os 10 tipos de vulnerabilidades em seu conjunto de testes (enquanto cada ferramenta tradicional teve dificuldades com algumas categorias). Além disso, ao mudar para o GPT-4 e focar a análise (o que eles chamam de modo de Análise Direcionada), o sistema pôde detectar falhas lógicas complexas que ferramentas como Slither e Mythril perderam completamente. Por exemplo, em um conjunto de contratos DeFi do mundo real, a abordagem baseada em LLM encontrou centenas de bugs de lógica, enquanto as ferramentas estáticas “não demonstraram eficácia na detecção” desses problemas. Esses resultados mostram o potencial dos LLMs para capturar bugs sutis que estão além do escopo de correspondência de padrões dos analisadores tradicionais.

• Prometheus (PromFuzz) (2023): Uma abordagem híbrida é usar LLMs para guiar outras técnicas. Um exemplo é o PromFuzz, que usa um "agente auditor" baseado em GPT para identificar áreas suspeitas no código, depois gera automaticamente verificadores de invariantes e os alimenta em um motor de fuzzing. Essencialmente, o LLM faz uma análise de primeira passagem (tanto da perspectiva benigna quanto da de um atacante) para focar os testes de fuzz em vulnerabilidades prováveis. Em avaliações, essa abordagem alcançou taxas de descoberta de bugs muito altas – por exemplo, mais de 86% de recall com zero falsos positivos em certos conjuntos de benchmark – superando significativamente fuzzers autônomos ou ferramentas anteriores. Esta é uma direção promissora: usar a IA para orquestrar e aprimorar técnicas clássicas como o fuzzing, combinando os pontos fortes de ambos.

• Outras Ferramentas de IA: A comunidade tem visto vários outros conceitos de auditoria assistida por IA. Por exemplo, o projeto “Toucan” da Trail of Bits integrou o OpenAI Codex em seu fluxo de trabalho de auditoria (mais sobre suas descobertas abaixo). Algumas startups de segurança também estão anunciando auditores de IA (por exemplo, serviços de “Auditoria ChainGPT”), geralmente envolvendo o GPT-4 com prompts personalizados para revisar contratos. Entusiastas de código aberto criaram bots de auditoria baseados no ChatGPT em fóruns que recebem um trecho de Solidity e retornam possíveis problemas. Embora muitos deles sejam experimentais, a tendência geral é clara: a IA está sendo explorada em todos os níveis do processo de revisão de segurança, desde a explicação automatizada de código e geração de documentação até a detecção de vulnerabilidades e até mesmo a sugestão de correções.

Capacidades e Limitações dos Auditores LLM​

Os LLMs demonstraram capacidades notáveis na auditoria de contratos inteligentes:

• Conhecimento Amplo: Um LLM como o GPT-4 foi treinado em inúmeros códigos e vulnerabilidades. Ele "conhece" as armadilhas de segurança comuns (reentrância, estouro de inteiro, etc.) e até mesmo algumas explorações históricas. Isso permite que ele reconheça padrões que podem indicar um bug e lembre-se das melhores práticas da documentação. Por exemplo, ele pode se lembrar que o transferFrom do ERC-20 deve verificar as permissões (e sinalizar a ausência de tal verificação como uma violação). Ao contrário de uma ferramenta estática que apenas sinaliza padrões conhecidos, um LLM pode aplicar raciocínio a um código novo e inferir problemas que não foram explicitamente codificados nele por um desenvolvedor de ferramentas.

• Explicações Naturais: Os auditores de IA podem fornecer explicações legíveis por humanos sobre possíveis problemas. Isso é extremamente valioso para a experiência do desenvolvedor. As ferramentas tradicionais geralmente produzem avisos enigmáticos que exigem expertise para interpretar, enquanto uma ferramenta baseada em GPT pode gerar um parágrafo explicando o bug em linguagem simples e até mesmo sugerir uma remediação. O AuditGPT, por exemplo, não apenas sinalizou violações de regras ERC, mas descreveu por que o código violava a regra e quais eram as implicações. Isso ajuda a integrar desenvolvedores menos experientes aos conceitos de segurança.

• Flexibilidade: Com a engenharia de prompt, os LLMs podem ser direcionados para focar em diferentes aspectos ou seguir políticas de segurança personalizadas. Eles não são limitados por um conjunto fixo de regras – se você pode descrever uma propriedade ou padrão em palavras, o LLM pode tentar verificá-lo. Isso os torna atraentes para auditar novos protocolos que podem ter invariantes ou lógicas únicas (onde escrever uma análise estática personalizada do zero seria inviável).

No entanto, desafios significativos e problemas de confiabilidade foram observados:

• Limitações de Raciocínio: Os LLMs atuais às vezes têm dificuldade com o raciocínio lógico complexo necessário para a análise de segurança. A Trail of Bits relatou que “os modelos não são capazes de raciocinar bem sobre certos conceitos de nível superior, como propriedade de contratos, reentrância e relações inter-funções”. Por exemplo, o GPT-3.5/4 pode entender o que é reentrância em teoria (e até mesmo explicá-la), mas pode não reconhecer uma vulnerabilidade de reentrância se isso exigir a compreensão de uma sequência de chamadas entre funções e mudanças de estado. O modelo também pode perder vulnerabilidades que envolvem interações multi-contrato ou lógica dependente do tempo, porque isso vai além do escopo de uma análise de um único trecho de código.

• Falsos Positivos e Alucinações: Uma grande preocupação é que os LLMs podem produzir conclusões que soam confiantes, mas estão incorretas. Em auditoria, uma "alucinação" pode ser sinalizar uma vulnerabilidade que na verdade não existe, ou interpretar mal o código. O experimento da Trail of Bits com o Codex (GPT) descobriu que, à medida que escalavam para contratos maiores do mundo real, “as taxas de falsos positivos e alucinações [tornaram-se] muito altas,” a ponto de atrasar os auditores com muitos relatórios espúrios. Essa imprevisibilidade é problemática – uma ferramenta que grita "lobo" com muita frequência não será confiável para os desenvolvedores. O sucesso do AuditGPT em manter os falsos positivos baixos (apenas 18 de centenas de descobertas) é encorajador, mas isso foi em um domínio restrito. Em uso geral, um design cuidadoso de prompts e talvez ciclos de revisão humana são necessários para filtrar as descobertas da IA.

• Limitações de Contexto: Os LLMs têm uma limitação de janela de contexto, o que significa que eles só podem "ver" uma certa quantidade de código de uma vez. Contratos complexos geralmente se estendem por vários arquivos e milhares de linhas. Se uma IA não consegue ingerir toda a base de código, ela pode perder conexões importantes. Técnicas como fatiamento de código (alimentar o contrato em pedaços) são usadas, mas correm o risco de perder a visão geral. A equipe do LLM-SmartAudit observou que com o limite de 4k tokens do GPT-3.5, eles não podiam analisar alguns grandes contratos do mundo real até mudarem para o GPT-4 com um contexto maior. Mesmo assim, dividir a análise em partes pode fazer com que ela ignore bugs que se manifestam apenas ao considerar o sistema como um todo. Isso torna a análise de IA de protocolos inteiros (com múltiplos contratos interagindo) um verdadeiro desafio no momento.

• Integração e Ferramentas: Há uma falta de ferramentas de desenvolvimento robustas em torno dos auditores de IA. Executar uma análise de LLM não é tão simples quanto executar um linter. Envolve chamadas de API para um modelo, lidar com a engenharia de prompt, limites de taxa e analisar as respostas da IA. “O ecossistema de software em torno da integração de LLMs com software tradicional é muito rudimentar e tudo é complicado”, como disse uma equipe de auditoria. Praticamente não existem frameworks prontos para implantar continuamente um auditor de IA em pipelines de CI enquanto se gerencia suas incertezas. Isso está melhorando lentamente (alguns projetos estão explorando bots de CI que usam GPT-4 para revisão de código), mas ainda é cedo. Além disso, depurar por que uma IA deu um certo resultado é difícil – ao contrário das ferramentas determinísticas, você não pode rastrear facilmente a lógica que levou o modelo a sinalizar ou perder algo.

• Custo e Desempenho: Usar modelos grandes como o GPT-4 é caro e pode ser lento. Se você deseja incorporar uma auditoria de IA em um pipeline de CI/CD, isso pode adicionar vários minutos por contrato e incorrer em custos significativos de API para códigos grandes. Modelos com ajuste fino ou LLMs de código aberto poderiam mitigar o custo, mas tendem a ser menos capazes que o GPT-4. Há pesquisas em andamento sobre modelos menores e especializados para segurança de código, mas atualmente os melhores resultados vêm dos grandes modelos proprietários.

Em resumo, a auditoria assistida por LLM é promissora, mas não é uma bala de prata. Estamos vendo abordagens híbridas onde a IA ajuda a gerar testes ou analisar aspectos específicos, em vez de fazer toda a auditoria de ponta a ponta. Por exemplo, uma IA pode sugerir potenciais invariantes ou áreas de risco, que um humano ou outra ferramenta investiga. Como um engenheiro de segurança comentou, a tecnologia ainda não está pronta para substituir auditores humanos para tarefas críticas, dadas as lacunas de raciocínio e os obstáculos de integração. No entanto, já pode ser um assistente útil – “algo imperfeito pode ser muito melhor do que nada” em casos onde as ferramentas tradicionais falham.

Precisão e Confiabilidade de Diferentes Conjuntos de Ferramentas​

É instrutivo comparar a precisão, cobertura e confiabilidade das várias abordagens de auditoria discutidas. Abaixo está um resumo das descobertas de pesquisas e avaliações da indústria:

• Ferramentas de Análise Estática: Analisadores estáticos como o Slither são valorizados pelo feedback rápido e facilidade de uso. Eles geralmente têm alta precisão, mas recall moderado – o que significa que a maioria dos problemas que relatam são problemas reais (poucos falsos positivos por design), mas eles detectam apenas certas classes de vulnerabilidades. Um estudo de benchmarking de 2024 (RQ1 do LLM-SmartAudit) descobriu que o Slither capturou cerca de 46% das vulnerabilidades conhecidas em um conjunto de testes. O Mythril (execução simbólica) se saiu um pouco melhor, com 54% de recall. Cada ferramenta tinha pontos fortes em tipos de bugs específicos (por exemplo, o Slither é muito bom em detectar problemas aritméticos ou o uso de tx.origin, enquanto as ferramentas simbólicas se destacam em encontrar cenários simples de reentrância), mas nenhuma tinha cobertura abrangente. Os falsos positivos para ferramentas maduras como o Slither são relativamente baixos – seus desenvolvedores anunciam “alarmes falsos mínimos e execução rápida (menos de 1s por contrato)”, tornando-o adequado para uso em CI. No entanto, as ferramentas estáticas podem falhar se o código usar padrões complexos; elas podem sinalizar casos extremos que na verdade são tratados ou perder bugs de lógica profunda que não correspondem a nenhum anti-padrão conhecido.

• Fuzzing e Testes de Propriedade: Fuzzers como os testes de fuzz/invariantes do Foundry ou o Echidna da Trail of Bits provaram ser muito eficazes em encontrar erros de tempo de execução e violações de invariantes. Essas ferramentas tendem a ter quase zero falsos positivos no sentido de que, se um bug é relatado (uma asserção falhou), é uma execução de contraexemplo real. A contrapartida está nos falsos negativos – se um bug não se manifestar dentro do espaço de entrada testado ou do número de execuções, ele pode passar despercebido. A cobertura depende de quão bem o fuzzer explora o espaço de estados. Com tempo suficiente e boas heurísticas, os fuzzers encontraram muitos bugs de alta severidade que a análise estática perdeu. Por exemplo, o Echidna foi capaz de reproduzir rapidamente os bugs do MakerDAO e do Compound que levaram esforços de verificação formal para encontrar. No entanto, o fuzzing não garante encontrar todos os erros de lógica. À medida que os contratos se tornam mais complexos, os fuzzers podem exigir a escrita de invariantes adicionais ou o uso de estratégias de busca mais inteligentes para atingir estados mais profundos. Em termos de métricas, o fuzzing não tem um único número de "recall", mas evidências anedóticas mostram que invariantes importantes geralmente podem ser quebradas por um fuzzer se elas forem quebráveis. A confiabilidade é alta para o que ele encontra (não é necessária triagem manual para relatórios falsos), mas deve-se lembrar que um teste de fuzz aprovado não é uma prova de correção – apenas um aumento na confiança.

• Ferramentas de Verificação Formal: Quando aplicável, a verificação formal fornece a maior garantia – uma prova bem-sucedida significa que 100% dos estados satisfazem a propriedade. Em termos de precisão, é efetivamente perfeita (sólida e completa) para as propriedades que pode provar. O maior problema aqui não é a precisão dos resultados, mas a dificuldade de uso e o escopo restrito. As ferramentas formais também podem ter falsos negativos na prática: elas podem simplesmente não conseguir provar uma propriedade verdadeira devido à complexidade (resultando em nenhum resultado ou um tempo limite, o que não é um falso positivo, mas significa que não conseguimos verificar algo que na verdade é seguro). Elas também podem ter erros de especificação, onde a ferramenta "prova" algo que não era a propriedade que você pretendia (erro do usuário). Em auditorias reais, os métodos formais capturaram alguns bugs críticos (os sucessos da Certora incluem a captura de um bug sutil do SushiSwap e um problema na biblioteca PRBMath antes da implantação). Mas seu histórico é limitado pela raridade com que são aplicados de forma abrangente – como observou a Trail of Bits, foi “difícil encontrar problemas públicos descobertos apenas através da verificação formal, em contraste com os muitos bugs encontrados pelo fuzzing”. Portanto, embora a verificação formal seja extremamente confiável quando bem-sucedida, seu impacto na cobertura geral do conjunto de ferramentas é limitado pelo esforço e expertise necessários.

• Análise Baseada em LLM: A precisão dos auditores de IA é atualmente um alvo em movimento, pois novas técnicas (e modelos mais novos) estão rapidamente avançando os limites. Podemos extrair alguns pontos de dados:

  • O sistema AuditGPT, focado nas regras ERC, alcançou uma precisão muito alta (≈96% pela contagem de falsos positivos) e encontrou centenas de problemas que ferramentas estáticas ou humanos ignoraram. Mas isso foi em um domínio restrito com prompts estruturados. Não devemos generalizar que o ChatGPT será 96% preciso na caça arbitrária de vulnerabilidades – fora de uma configuração controlada, seu desempenho é menor.
  • Na detecção de vulnerabilidades mais ampla, o LLM-SmartAudit (GPT-3.5) mostrou um recall de ~74% em um benchmark com uma taxa moderada de falsos positivos, o que é melhor do que qualquer ferramenta tradicional isolada. Quando atualizado para o GPT-4 com prompts especializados (modo TA), ele melhorou significativamente – por exemplo, em um conjunto de 1.400 vulnerabilidades do mundo real, o agente GPT-4 encontrou ~48% dos problemas específicos e ~47% dos problemas de lógica complexa, enquanto Slither/Mythril/Conkas encontraram ~0% (nenhum) desses problemas complexos específicos. Isso demonstra que os LLMs podem expandir drasticamente a cobertura para tipos de bugs que a análise estática perde completamente. Por outro lado, o LLM não encontrou mais da metade dos problemas (portanto, também tem falsos negativos substanciais), e não está claro quantos falsos positivos estavam entre os que ele relatou – o estudo focou mais no recall do que na precisão.
  • O experimento “Toucan” com Codex/GPT-4 da Trail of Bits é ilustrativo dos problemas de confiabilidade. Inicialmente, em pequenos exemplos, o Codex podia identificar vulnerabilidades conhecidas (problemas de propriedade, reentrância) com prompts cuidadosos. Mas assim que tentaram escalar, encontraram resultados inconsistentes e incorretos. Eles relataram que “o número de falhas foi alto mesmo em códigos de tamanho médio” e difícil de prever. No final, concluíram que o GPT-4 (no início de 2023) era apenas uma melhora incremental e ainda “faltavam recursos-chave” como o raciocínio sobre fluxos entre funções. O resultado foi que a IA não reduziu materialmente os falsos positivos de suas ferramentas estáticas, nem acelerou confiavelmente seu fluxo de trabalho de auditoria. Em outras palavras, a confiabilidade atual de um LLM geral como auditor foi considerada insuficiente por auditores profissionais naquele teste.

Para resumir, cada conjunto de ferramentas tem diferentes pontos fortes:

• Ferramentas estáticas: Confiáveis para detecção rápida de problemas conhecidos; baixo ruído, mas tipos de bugs limitados (recall médio de ~40–50% em benchmarks).
• Testes de fuzz/invariantes: Precisão muito alta (quase nenhum alerta falso) e forte em encontrar bugs funcionais e dependentes de estado; a cobertura pode ser ampla, mas não garantida (nenhuma métrica simples, depende do tempo e da qualidade das invariantes). Frequentemente encontra os mesmos bugs que as provas formais encontrariam se receberem orientação suficiente.
• Verificação formal: Padrão ouro para correção absoluta em propriedades específicas; essencialmente 100% de recall/precisão para essas propriedades se aplicado com sucesso. Mas praticamente limitado a problemas restritos e requer esforço significativo (ainda não é uma solução de um botão para auditorias completas).
• Análise de IA (LLM): Potencialmente alta cobertura – pode encontrar bugs em várias categorias, incluindo aqueles perdidos por outras ferramentas – mas precisão variável. Com configurações especializadas, pode ser tanto preciso quanto amplo (como o AuditGPT mostrou para verificações ERC). Sem restrições cuidadosas, pode lançar uma rede ampla e exigir a verificação humana dos resultados. A precisão "média" do ChatGPT na detecção de vulnerabilidades não é espetacular (próxima de adivinhação, em um estudo), mas os melhores sistemas projetados usando LLMs estão superando o desempenho das ferramentas tradicionais. Há pesquisas ativas para tornar as saídas de IA mais confiáveis (por exemplo, fazendo com que múltiplos agentes verifiquem uns aos outros, ou combinando LLM com raciocínio estático para verificar as conclusões da IA).

Vale a pena notar que a combinação de abordagens produz os melhores resultados. Por exemplo, pode-se executar o Slither (para capturar problemas fáceis sem ruído), depois usar o Foundry/Echidna para testar comportamentos mais profundos, e talvez usar uma ferramenta baseada em LLM para escanear quaisquer padrões ou invariantes não considerados. Cada um cobrirá diferentes pontos cegos dos outros.

Desafios e Limitações da Adoção no Mundo Real​

Na prática, adotar a verificação formal ou ferramentas de IA em um fluxo de trabalho de desenvolvimento vem com desafios pragmáticos. Alguns problemas principais incluem:

• Experiência e Especialização do Desenvolvedor: A verificação formal tradicional tem uma curva de aprendizado íngreme. Escrever especificações formais (em CVL, Coq, linguagem de especificação do Move, etc.) é mais como escrever provas matemáticas do que escrever código. Muitos desenvolvedores não têm essa formação, e especialistas em métodos formais são escassos. Em contraste, o fuzzing com o Foundry ou a escrita de invariantes em Solidity é muito mais acessível – parece que se está escrevendo testes adicionais. Esta é uma grande razão pela qual os testes de fuzz tiveram uma adoção mais rápida do que as provas formais na comunidade Ethereum. A equipe da Trail of Bits observou explicitamente que o fuzzing “produz resultados semelhantes, mas requer significativamente menos habilidade e tempo” do que os métodos formais em muitos casos. Assim, mesmo que a verificação formal possa capturar bugs diferentes, muitas equipes optam pela abordagem mais fácil que obtém resultados bons o suficiente com menor esforço.

• Integração no Fluxo de Trabalho de Desenvolvimento: Para que uma ferramenta seja amplamente adotada, ela precisa se encaixar em pipelines de CI/CD e na codificação diária. Ferramentas como o Slither brilham aqui – ele “se integra facilmente em configurações de CI/CD, otimizando a automação e ajudando os desenvolvedores.” Um desenvolvedor pode adicionar o Slither ou o Mythril a uma Ação do GitHub e fazer com que a compilação falhe se problemas forem encontrados. Os testes de fuzz do Foundry podem ser executados como parte do forge test a cada vez. Os testes de invariantes podem até ser executados continuamente na nuvem com ferramentas como o CloudExec, e qualquer falha pode ser automaticamente convertida em um teste unitário usando fuzz-utils. Essas integrações significam que os desenvolvedores obtêm feedback rápido e podem iterar. Em contraste, algo como o Certora Prover historicamente era executado como um processo separado (ou por uma equipe de auditoria externa) e poderia levar horas para produzir um resultado – não algo que você executaria em cada commit. As ferramentas baseadas em IA também enfrentam obstáculos de integração: chamar uma API e lidar com sua saída de forma determinística em CI não é trivial. Há também a questão da segurança e privacidade – muitas organizações ficam desconfortáveis em enviar código de contrato proprietário para um serviço de IA de terceiros para análise. As soluções de LLM auto-hospedadas ainda não são tão poderosas quanto as grandes APIs na nuvem, então este é um ponto de atrito para a adoção de auditores de IA em CI.

• Falsos Positivos e Ruído: Uma ferramenta que relata muitos falsos positivos ou descobertas de baixa severidade pode reduzir a confiança do desenvolvedor. Os analisadores estáticos lutaram com isso no passado – por exemplo, versões iniciais de algumas ferramentas inundavam os usuários com avisos, muitos dos quais eram irrelevantes. O equilíbrio entre sinal e ruído é crucial. O Slither é elogiado por alarmes falsos mínimos, enquanto uma ferramenta como o Securify (em sua forma de pesquisa) frequentemente produzia muitos avisos que exigiam filtragem manual. Os LLMs, como discutido, podem gerar ruído se não forem devidamente direcionados. É por isso que atualmente as sugestões de IA são geralmente tomadas como consultivas, não absolutas. As equipes são mais propensas a adotar uma ferramenta ruidosa se ela for executada por uma equipe de segurança separada ou em um contexto de auditoria, mas para o uso diário, os desenvolvedores preferem ferramentas que fornecem resultados claros e acionáveis com baixo ruído. O ideal é “falhar a compilação” apenas em bugs definitivos, não em hipóteses. Alcançar essa confiabilidade é um desafio contínuo, especialmente para ferramentas de IA.

• Escalabilidade e Desempenho: A verificação formal pode ser computacionalmente intensiva. Como observado, os solvers podem expirar em contratos complexos. Isso torna difícil escalar para sistemas grandes. Se a verificação de uma propriedade leva horas, você não verificará dezenas de propriedades em cada mudança de código. Os testes de fuzz também enfrentam limites de escalabilidade – explorar um espaço de estados enorme ou um contrato com muitos métodos combinatoriamente pode ser lento (embora na prática os fuzzers possam ser executados em segundo plano ou durante a noite para aprofundar sua busca). Os modelos de IA têm tamanhos de contexto fixos e aumentar a capacidade de um modelo é caro. Embora o contexto de 128k tokens do GPT-4 seja uma bênção, alimentá-lo com centenas de kilobytes de código de contrato é custoso e ainda não é suficiente para projetos muito grandes (imagine um protocolo complexo com muitos contratos – você pode exceder isso). Há também a escalabilidade multi-chain: se o seu projeto envolve interações entre contratos em diferentes cadeias (Ethereum ↔ outra cadeia), verificar ou analisar essa lógica cross-chain é ainda mais complexo e provavelmente está além das ferramentas atuais.

• Supervisão e Verificação Humana: No final das contas, a maioria das equipes ainda depende de auditores humanos especialistas para a aprovação final. As ferramentas automatizadas são auxílios, não substitutos. Uma limitação de todas essas ferramentas é que elas operam dentro dos limites de propriedades ou padrões conhecidos. Elas podem perder um tipo de bug totalmente novo ou uma falha econômica sutil no design de um protocolo DeFi. Os auditores humanos usam intuição e experiência para considerar como um atacante pode abordar o sistema, às vezes de maneiras que nenhuma ferramenta é explicitamente programada para fazer. Houve casos em que contratos passaram em todas as verificações automatizadas, mas um humano mais tarde encontrou uma vulnerabilidade na lógica de negócio ou um vetor de ataque criativo. Assim, um desafio é evitar uma falsa sensação de segurança – os desenvolvedores devem interpretar a saída das ferramentas formais e da IA corretamente e não assumir que "nenhum problema encontrado" significa que o código é 100% seguro.

• Manutenção de Especificações e Testes: Para a verificação formal em particular, um problema prático é o desvio de especificação. A especificação (invariantes, regras, etc.) pode se tornar desatualizada à medida que o código evolui. Garantir que o código e sua especificação formal permaneçam sincronizados é uma tarefa de gerenciamento não trivial. Se os desenvolvedores não forem vigilantes, as provas podem "passar" simplesmente porque estão provando algo que não é mais relevante para os requisitos reais do código. Da mesma forma, os testes de invariantes devem ser atualizados à medida que o comportamento esperado do sistema muda. Isso requer uma cultura de desenvolvimento orientado por invariantes que nem todas as equipes têm (embora haja um esforço para incentivá-la).

Em resumo, as principais limitações são pessoas e processos, em vez da capacidade bruta da tecnologia. Os métodos formais e assistidos por IA podem melhorar muito a segurança, mas devem ser implantados de uma forma que se ajuste aos fluxos de trabalho e conjuntos de habilidades dos desenvolvedores. Encorajadoramente, tendências como o desenvolvimento orientado por invariantes (escrever invariantes críticas desde o primeiro dia) estão ganhando tração, e as ferramentas estão melhorando lentamente para tornar as análises avançadas mais plug-and-play. O código aberto de ferramentas importantes (por exemplo, Certora Prover) e a integração do fuzzing em frameworks populares (Foundry) estão diminuindo as barreiras. Com o tempo, esperamos que a lacuna entre o que "um desenvolvedor médio" pode fazer e o que "um pesquisador de PhD" pode fazer se estreite, em termos de uso dessas poderosas técnicas de verificação.

Ferramentas de Auditoria de Código Aberto vs. Comerciais​

O cenário de ferramentas de segurança de contratos inteligentes inclui tanto projetos de código aberto quanto serviços comerciais. Cada um tem seu papel, e muitas vezes eles se complementam:

• Ferramentas de Código Aberto: A maioria das ferramentas de auditoria amplamente utilizadas no ecossistema Ethereum são de código aberto. Isso inclui Slither (analisador estático), Mythril (execução simbólica), Echidna (fuzzer), Manticore (execução simbólica/concólica), Securify (analisador da ETH Zurich), Solhint/Ethlint (linters) e, claro, o próprio Foundry. As ferramentas de código aberto são favorecidas por algumas razões: (1) Transparência – os desenvolvedores podem ver como a ferramenta funciona e confiar que nada malicioso ou oculto está ocorrendo (importante em um ecossistema aberto). (2) Contribuição da Comunidade – regras e recursos são adicionados por uma ampla comunidade (o Slither, por exemplo, tem muitos detectores contribuídos pela comunidade). (3) Custo – são gratuitas para usar, o que é importante para os muitos pequenos projetos/startups na Web3. (4) Integração – ferramentas abertas geralmente podem ser executadas localmente ou em CI sem obstáculos legais, e muitas vezes podem ser personalizadas ou roteirizadas para necessidades específicas do projeto.

  As ferramentas de código aberto evoluíram rapidamente. Por exemplo, o suporte do Slither para novas versões e padrões do Solidity é continuamente atualizado pela Trail of Bits. O Mythril, desenvolvido pela ConsenSys, pode analisar não apenas o Ethereum, mas qualquer cadeia compatível com EVM, trabalhando no bytecode – mostrando como as ferramentas abertas podem ser reaproveitadas facilmente em várias cadeias. A desvantagem das ferramentas abertas é que elas geralmente vêm com um aviso de “use por sua conta e risco” – sem suporte oficial ou garantias. Elas podem não escalar ou ter o polimento da interface de um produto comercial. Mas em blockchain, até mesmo muitas empresas usam o código aberto como suas ferramentas principais internamente (às vezes com pequenas modificações personalizadas).

• Serviços e Ferramentas Comerciais: Algumas empresas oferecem análise de segurança como um produto. Exemplos incluem MythX (uma API de varredura baseada em nuvem da ConsenSys Diligence), Certora (que oferecia seu provador como um serviço antes de torná-lo de código aberto), CertiK e SlowMist (empresas que possuem scanners internos e IA que usam em auditorias ou oferecem via painéis), e alguns novos participantes como Securify da ChainSecurity (a empresa foi adquirida e sua ferramenta usada internamente) ou SolidityScan (um scanner na nuvem que gera um relatório de auditoria). As ferramentas comerciais geralmente visam fornecer uma experiência mais amigável ao usuário ou um serviço integrado. Por exemplo, o MythX se integrava com extensões de IDE e plugins de CI para que os desenvolvedores pudessem enviar seus contratos para o MythX e receber de volta um relatório detalhado, incluindo uma pontuação de vulnerabilidade e detalhes para corrigir os problemas. Esses serviços geralmente executam uma combinação de técnicas de análise nos bastidores (correspondência de padrões, execução simbólica, etc.) ajustadas para minimizar falsos positivos.

  A proposta de valor das ferramentas comerciais geralmente é conveniência e suporte. Elas podem manter uma base de conhecimento continuamente atualizada de vulnerabilidades e fornecer suporte ao cliente na interpretação dos resultados. Elas também podem lidar com computação pesada na nuvem (para que você não precise executar um solver localmente). No entanto, o custo é um fator – muitos projetos optam por não pagar por esses serviços, dada a disponibilidade de alternativas gratuitas. Além disso, no espírito da descentralização, alguns desenvolvedores hesitam em confiar em serviços de código fechado para segurança (o ethos de “verificar, não confiar”). A abertura do código do Certora Prover em 2025 é um evento notável: transformou o que era uma ferramenta comercial de ponta em um recurso comunitário. Espera-se que essa medida acelere a adoção, pois agora qualquer pessoa pode tentar verificar formalmente seus contratos sem uma licença paga, e a abertura do código permitirá que pesquisadores melhorem a ferramenta ou a adaptem para outras cadeias.

• Serviços de Auditoria Humana: Vale a pena mencionar que, além das ferramentas de software, muitas auditorias são feitas por empresas profissionais (Trail of Bits, OpenZeppelin, Certik, PeckShield, etc.). Essas empresas usam uma mistura das ferramentas acima (principalmente de código aberto) e scripts proprietários. Os resultados desses esforços são frequentemente mantidos privados ou apenas resumidos em relatórios de auditoria. Não há exatamente uma dicotomia "aberto vs. comercial" aqui, já que até mesmo as empresas de auditoria comerciais dependem fortemente de ferramentas de código aberto. A diferenciação está mais na expertise e no esforço manual. Dito isso, algumas empresas estão desenvolvendo plataformas proprietárias de auditoria assistida por IA para obter uma vantagem (por exemplo, houve relatos de “ChainGPT” sendo usado para auditorias internas, ou a CertiK desenvolvendo uma IA chamada Skynet para monitoramento on-chain). Essas não são ferramentas públicas per se, então sua precisão e métodos não são amplamente documentados.

Na prática, um padrão comum é código aberto primeiro, comercial opcional. As equipes usarão ferramentas abertas durante o desenvolvimento e teste (porque podem integrá-las facilmente e executá-las quantas vezes forem necessárias). Em seguida, elas podem usar um ou dois serviços comerciais como uma verificação adicional antes da implantação – por exemplo, executando uma varredura do MythX para obter uma "segunda opinião" ou contratando uma empresa que usa ferramentas avançadas como o Certora para verificar formalmente um componente crítico. Com as linhas se tornando mais tênues (Certora de código aberto, resultados do MythX muitas vezes se sobrepondo a ferramentas abertas), a distinção é menos sobre capacidade e mais sobre suporte e conveniência.

Um cruzamento notável é o suporte multi-chain da Certora – ao suportar formalmente Solana e Stellar, eles abordam plataformas onde existem menos alternativas abertas (por exemplo, o Ethereum tem muitas ferramentas abertas, a Solana quase não tinha nenhuma até recentemente). À medida que as ferramentas de segurança se expandem para novos ecossistemas, podemos ver mais ofertas comerciais preenchendo lacunas, pelo menos até que o código aberto acompanhe.

Finalmente, vale a pena notar que aberto vs. comercial não é adversarial aqui; eles frequentemente aprendem um com o outro. Por exemplo, técnicas pioneiras em ferramentas acadêmicas/comerciais (como a interpretação abstrata usada no Securify) eventualmente encontram seu caminho para ferramentas abertas e, inversamente, dados do uso de ferramentas abertas podem guiar melhorias em ferramentas comerciais. O resultado final buscado por ambos os lados é uma melhor segurança para todo o ecossistema.

Aplicabilidade Cross-Chain​

Embora o Ethereum tenha sido o ponto focal para a maioria dessas ferramentas (dada sua dominância na atividade de contratos inteligentes), os conceitos de verificação formal e auditoria assistida por IA são aplicáveis a outras plataformas de blockchain também. Veja como eles se traduzem:

• Cadeias Compatíveis com EVM: Blockchains como BSC, Polygon, Avalanche C-Chain, etc., que usam a Ethereum Virtual Machine, podem usar diretamente todas as mesmas ferramentas. Um teste de fuzz ou análise estática não se importa se seu contrato será implantado na mainnet do Ethereum ou na Polygon – o bytecode e a linguagem fonte (Solidity/Vyper) são os mesmos. De fato, Mythril e Slither podem analisar contratos de qualquer cadeia EVM puxando o bytecode de um endereço (o Mythril só precisa de um endpoint RPC). Muitos projetos DeFi nessas cadeias executam o Slither e o Echidna da mesma forma que um projeto Ethereum faria. As auditorias de protocolos na BSC ou Avalanche normalmente usam o mesmo kit de ferramentas das auditorias do Ethereum. Portanto, cross-chain no contexto EVM significa principalmente reutilizar o conjunto de ferramentas do Ethereum.

• Solana: Os contratos inteligentes da Solana são escritos em Rust (geralmente através do framework Anchor) e executados na máquina virtual BPF. Este é um ambiente muito diferente do Ethereum, então as ferramentas específicas do Ethereum não funcionam diretamente. No entanto, os mesmos princípios se aplicam. Por exemplo, pode-se fazer testes de fuzz em programas Solana usando as bibliotecas de fuzzing nativas do Rust ou ferramentas como o cargo-fuzz. A verificação formal na Solana era quase inexistente até recentemente. A colaboração entre a Certora e os engenheiros da Solana resultou em uma ferramenta de verificação interna para programas Solana que pode provar contratos Rust/Anchor em relação a especificações. Como observado, a Certora estendeu seu provador para a VM da Solana, o que significa que os desenvolvedores podem escrever regras sobre o comportamento do programa Solana e verificá-las da mesma forma que fariam para o Solidity. Isso é significativo porque a abordagem de "mover-se rápido" da Solana significava que muitos contratos foram lançados sem o tipo de teste rigoroso visto no Ethereum; ferramentas formais poderiam melhorar isso. A auditoria de IA para a Solana também é plausível – um LLM que entende Rust poderia ser solicitado a verificar um programa Solana em busca de vulnerabilidades (como verificações de propriedade ausentes ou erros aritméticos). Pode exigir ajuste fino em padrões específicos da Solana, mas dada a popularidade do Rust, o GPT-4 é bastante proficiente na leitura de código Rust. Em breve, poderemos ver ferramentas no estilo "ChatGPT para Anchor" surgindo também.

• Cadeias Baseadas em Polkadot e Substrate: Os contratos inteligentes do Polkadot podem ser escritos em Rust (compilados para WebAssembly) usando o framework ink!, ou você pode executar um pallet EVM (como o Moonbeam faz), o que novamente permite o Solidity. No caso do ink!/Wasm, as ferramentas de verificação ainda são nascentes. Poderia-se tentar verificar formalmente as propriedades de um contrato Wasm usando frameworks gerais de verificação Wasm (por exemplo, o Projeto Verona da Microsoft ou outros analisaram a segurança do Wasm). O provador de código aberto da Certora também menciona suporte para os contratos inteligentes WASM da Stellar, que são semelhantes em conceito a qualquer cadeia baseada em Wasm. Portanto, é provável que seja aplicável aos contratos Wasm do Polkadot também. Os testes de fuzz em contratos ink! podem ser feitos escrevendo testes em Rust (testes de propriedade em Rust podem desempenhar um papel semelhante). A auditoria de IA de contratos ink! implicaria analisar o código Rust também, o que novamente um LLM pode fazer com o contexto certo (embora possa não conhecer as macros ou traits específicas do ink! sem algumas dicas).

  Além disso, o Polkadot está explorando a linguagem Move para o desenvolvimento de contratos inteligentes paralelos (como sugerido em alguns fóruns da comunidade). Se o Move for usado nas parachains do Polkadot, o Move Prover vem com ele, trazendo capacidades de verificação formal por design. A ênfase do Move na segurança (programação orientada a recursos) e seu provador embutido mostram uma propagação cross-chain de métodos formais desde o início.

• Outras Blockchains: Plataformas como Tezos (contratos inteligentes Michelson) e Algorand (programas TEAL) tiveram esforços de verificação formal. O Tezos, por exemplo, tem uma ferramenta chamada Mi-Cho-Coq que fornece uma semântica formal do Michelson e permite provar propriedades. Estas são mais do lado acadêmico, mas mostram que qualquer blockchain com uma semântica de contrato bem definida pode ser submetida à verificação formal. A auditoria de IA poderia, em princípio, ser aplicada a qualquer linguagem de programação – é uma questão de treinar ou solicitar ao LLM apropriadamente. Para linguagens menos comuns, um LLM pode precisar de algum ajuste fino para ser eficaz, pois pode não ter sido pré-treinado com exemplos suficientes.

• Interações Cross-Chain: Um desafio mais recente é verificar interações entre cadeias (como pontes ou mensagens inter-cadeias). A verificação formal aqui pode envolver a modelagem do estado de múltiplas cadeias e do protocolo de comunicação. Isso é muito complexo e atualmente está além da maioria das ferramentas, embora protocolos de pontes específicos tenham sido analisados manualmente para segurança. A IA pode ajudar na revisão de código cross-chain (por exemplo, revisando um contrato Solidity que interage com um protocolo IBC no Cosmos), mas ainda não há uma solução pronta para uso.

Em essência, as ferramentas do Ethereum abriram o caminho para outras cadeias. Muitas das ferramentas de código aberto estão sendo adaptadas: por exemplo, há esforços para criar um analisador estático semelhante ao Slither para Solana (Rust), e os conceitos de teste de invariantes são agnósticos à linguagem (testes baseados em propriedades existem em muitas linguagens). A abertura de código de motores poderosos (como o da Certora para múltiplas VMs) é particularmente promissora para a segurança cross-chain – a mesma plataforma poderia ser usada para verificar um contrato Solidity, um programa Solana e um contrato Move, desde que cada um tenha uma especificação adequada escrita. Isso incentiva uma postura de segurança mais uniforme em toda a indústria.

Também vale a pena notar que a auditoria assistida por IA beneficiará todas as cadeias, já que o modelo pode ser ensinado sobre vulnerabilidades em qualquer contexto. Contanto que a IA receba as informações corretas (especificações da linguagem, padrões de bugs conhecidos naquele ecossistema), ela pode aplicar um raciocínio semelhante. Por exemplo, o ChatGPT poderia ser solicitado a auditar um contrato Solidity ou um módulo Move com o prompt apropriado, e ele fará ambos – pode até pegar algo como “este módulo Move pode violar a conservação de recursos” se tiver esse conceito. A limitação é se a IA foi exposta a dados de treinamento suficientes para aquela cadeia. O Ethereum, sendo o mais popular, provavelmente influenciou os modelos a serem melhores em Solidity. À medida que outras cadeias crescem, futuros LLMs ou derivados com ajuste fino poderiam cobri-las também.

Conclusão​

A Verificação Formal de Contratos Inteligentes e Auditoria Assistida por IA é um campo em rápida evolução. Agora temos um rico conjunto de ferramentas: desde analisadores estáticos determinísticos e frameworks de fuzzing que melhoram a confiabilidade do código, até IA de ponta que pode raciocinar sobre o código de maneiras semelhantes às humanas. A verificação formal, antes uma busca acadêmica de nicho, está se tornando mais prática através de melhores ferramentas e integração. A IA, apesar de suas limitações atuais, mostrou vislumbres de capacidades revolucionárias na automação da análise de segurança.

Ainda não existe uma solução única para todos – a auditoria do mundo real combina múltiplas técnicas para alcançar a defesa em profundidade. Os testes de fuzz e invariantes do Foundry já estão elevando o padrão do que é esperado antes da implantação (capturando muitos erros que passariam despercebidos em testes básicos). A auditoria assistida por IA, quando usada com cuidado, pode atuar como um multiplicador de força para os auditores, destacando problemas e verificando a conformidade em uma escala e velocidade que a revisão manual sozinha não pode igualar. No entanto, a expertise humana continua sendo crucial para conduzir essas ferramentas, interpretar suas descobertas e definir as propriedades corretas a serem verificadas.

No futuro, podemos esperar uma maior convergência dessas abordagens. Por exemplo, a IA pode ajudar a escrever especificações formais ou sugerir invariantes (“IA, quais propriedades de segurança devem ser mantidas para este contrato DeFi?”). As ferramentas de fuzzing podem incorporar IA para guiar a geração de entradas de forma mais inteligente (como faz o PromFuzz). Os motores de verificação formal podem usar aprendizado de máquina para decidir quais lemas ou heurísticas aplicar. Tudo isso contribuirá para contratos inteligentes mais seguros não apenas no Ethereum, mas em todas as plataformas de blockchain. A visão final é um futuro onde contratos inteligentes críticos possam ser implantados com alta confiança em sua correção – um objetivo que provavelmente será alcançado pelo uso sinérgico de métodos formais e assistência de IA, em vez de qualquer um deles isoladamente.

Fontes:

• Visão geral de fuzzing e testes de invariantes do Foundry
• Trail of Bits sobre fuzzing vs. verificação formal
• Trail of Bits sobre as limitações da verificação formal
• Patrick Collins sobre fuzz/invariantes vs. métodos formais
• Trail of Bits sobre invariantes em auditorias
• Medium (BuildBear) sobre o uso de Slither e Mythril
• Resultados do AuditGPT (conformidade ERC)
• Trail of Bits sobre as limitações de LLM (Codex/GPT-4)
• Desempenho do LLM-SmartAudit vs. ferramentas tradicionais
• Estudo “Detection Made Easy” sobre a precisão do ChatGPT
• Desempenho do PromFuzz (LLM+fuzz)
• Anúncio de código aberto da Certora (multi-chain)
• Descrição do Move Prover (Aptos)
• Contexto de análise estática (literatura sobre segurança de contratos inteligentes)