2022年11月，OpenAI推出了创新的人工智能项目。
除了可用于进行文章的撰写和总结、笑话和诗歌的创作以外，ChatGPT还可以用来调试和生成代码。
2022年全年，Web3.0领域因黑客攻击和欺诈等事件造成的资产损失超过了37亿美元，这样巨额损失不禁让业内人思考：如ChatGPT这样的新技术是否可以用以改善智能合约代码的安全性。
ZKasino是一个去中心化的平台，近期通过ChatGPT进行了一次预审计。
ZKasino希望在CertiK开展全面审计的同时，让CertiK为ChatGPT所得出的结果进行一个初步的审查，以测试ChatGPT作为AI「智能合约审计师」的能力。
那么ChatGPT的测试结果如何呢？
其是否已经准备好接替人工代码审计专家的工作？
Blockchain.com 在开曼群岛金融管理局 (CIMA) 获得注册:8月2日消息，区块链钱包和加密货币交易平台 Blockchain.com 在获得开曼群岛金融管理局 (CIMA) 的注册后，正在扩大在开曼群岛的业务。该注册于 7 月 6 日发布，正式授权 Blockchain.com 在 CIMA 的监管框架下为机构客户提供托管服务、运营交易所并提供场外加密经纪服务。
据悉，开曼群岛是 Blockchain.com 的母公司 Blockchain Group Holdings 的所在地。Blockchain.com 总部位于伦敦，目前在美国大部分州持有汇款许可证，并继续在该国寻求更多监管批准。该公司还致力于在意大利、法国、西班牙、荷兰和迪拜等城市寻求注册。[2022/8/2 2:54:21]
或者说它仍不足以完全替代人工？
2022年12月23日，ZKasino「聘请」了ChatGPT来识别智能合约中潜在的安全风险。该工具也的确提出了几个表面上听起来很合理的风险担忧。
然而，尽管ChatGPT不可否认地为Web3.0安全社区提供了一些有价值的服务，但是我们发现其仍有相当大的改进空间——ChatGPT遗漏了一些严重或关键性的漏洞，同时又「误伤」了那些没问题的代码。在此，我们希望CertiK安全专家的深度数据和建议能够助力ChatGPT成为一个更强大的Web3.0应用安全工具。
Nexus Mutual发起与Thorchain达成定制化保险服务的社区提案:官方消息，链上互助保险项目NexusMutual发起社区提案，称去中心化跨链交易协议THORChain商讨与其达成定制化保险服务，目前定价、保险覆盖率等条款仍悬而未决，一旦社区达成统一意见，便可列出合作协议并由THORChain按协议购买保险。
其中具体内容含：1.基于不包括RUNE在内的TVL保险覆盖比率；2.Nexus偿付30%的损失（最高上限为3000万DAI）；3.保险偿付只在RUNEDAO也偿付至少20%份额的情况下进行，以确保利益的一致性。
同时THORChain也正在与多个DeFi保险协议进行讨论，以尽可能多地获取保险服务。[2021/8/17 22:18:46]
下文，我们将为大家详细介绍此次事件中ChatGPT的两类错误发现。
ChatGPT发现了合约中的哪些问题？
NAOS Finance与Chainlink合作开发定制预言机:据官方消息，NAOS Finance宣布与Chainlink合作为传统金融市场开发定制化预言机，将传统信贷机构、银行、保险、政府和电信网络数据上链。NAOS Finance 是去中心化的现实资产借贷协议，通过抵押现实资产来实现加密原生资产的借贷。集成Chainlink后，NAOS协议上的放贷方可获得标的资产财务数据，如现金流、余额、利润率和利息偿付率等等，而借贷方则可建立自己的信用评级。
NAOS Finance曾获得HashKey、MEXC Labs、Huobi Ventures、OKEx Blockdream Ventures 、CMS等机构投资。[2021/8/5 1:35:52]
ChatGPT遗漏了什么
严重或关键性的漏洞？
ChatGPT提到了在许多智能合约实现中都会存在的几个常见安全问题。
但是，它未能识别某些严重的风险，包括：
项目特定的逻辑漏洞
不准确的数学计算和统计模型
代码实现和项目设计的不一致
漏洞#1：项目特定的逻辑问题
动态 | Blockcloud与Waltonchain达成战略合作:据官方消息，Blockcloud（积木云）与Waltonchain（沃尔顿链）已正式签署战略合作协议。Blockcloud将为Waltonchain提供更好的底层技术支持，提高其区块链网络的动态性、可扩展性，以及数据传输的安全性和效率；Waltonchain将利用其独有的跨链技术帮助Blockcloud网络实现跨链数据共享和快速索引。Waltonchain是一条底层商业公链，通过将区块链技术与RFID技术相结合，确保链上商品流转数据从源头上便可信。[2019/5/25]
ChatGPT未能识别出一个关键漏洞，该漏洞会导致攻击者可以不断地赢取并耗尽Bankroll合约中用户的资金。玩家可以通过调用可验证随机函数加入游戏，Chainlink的VRF会使用随机数触发fulfillRandomWords()函数以完成游戏。
ZKasino的代码允许用户在fulfillRandomWords()调用失败的情况下将资金取回。
动态 | Insight Chain行情调研：在比特币6600美元处 近七成投资者为亏损状态:Insight Chain发布比特币行情调研结果。本次共在Insight DApp内收集有效问卷552份，其中25.2%的投资者将在比特币跌破6300美元时卖出，23.6%的投资者将在跌破6000美元时卖出，另有25.2%的投资者选择长期持有。在比特币6600美元的价格水平下，共有69.7%的投资者为亏损状态，其中亏损在50%以上的投资者占比约为18.5%。[2018/10/16]
在CertiK对同一智能合约代码的审查中，发现了一个潜在且有害的_transferPayout()调用，该函数被设计为可将赢取的资金转移至玩家的账户。
然而攻击者可以在输了的时候调用_transferPayout()使其回滚，导致整个fulfillRandomWords()调用失败——这会使其进入长为100个区块的等待期，继而触发CoinFlip_Refund()进行退款，这意味着攻击者相当于永远不会输钱。
虽然ChatGPT认识到了调用失败的问题，但却未能发现在这个项目中利用调用失败的攻击手法。
因此，ChatGPT没有发现该漏洞与项目逻辑相结合所产生的影响。有关具体攻击流程的描述，请参阅ZKasino的完整审计报告。
漏洞#2：不准确的数学计算和统计模型
确保满足合理预期的随机性和结果在任何游戏项目中都至关重要。为了证实这一点，需要在审计过程中对所有游戏结果的随机性进行全面评估。
尽管ChatGPT同样「认同」这一点的重要性，但它并未发现任何不公平的游戏结果。它提出了VRF的使用，以及如果VRF合约被破坏或被操纵，可能会出现不公平的结果：
“如果VRF合约不安全或被操纵，则可能会导致游戏出现不公平的结果。”
然而，这个结论仅仅只是一个结论，并没有真正解决导致游戏结果不公平的根本原因。而且我们在审计过程中也发现了一些关于随机性的潜在风险问题。
不公平的随机性
发现的其中一个关于随机性的中等级别风险是VideoPoker游戏中不公平的随机数使用问题，玩家获得某些牌的机会较少。
小数截断
另一个风险问题是在骰子类游戏中发现的，它允许玩家选择特定的倍数来使他们的预期收益最大化。
漏洞#3：代码实现和项目设计的不一致
ChatGPT往往能够理解单一函数的实现，却无法理解这样写的根本原因。
例如，它可能了解某个函数在技术层面是怎样执行的，但他无法理解在整个智能合约中，该函数有着什么样的目的。
为了确保ChatGPT在编码中不出问题，它需要更好地理解智能合约的代码逻辑。
就目前的情况而言，ChatGPT提供的是对代码的表面阅读。为了使其审计工作和水平更上一层楼，它必须学会从一个函数反向推导出其初始逻辑——这点非常重要。
不正确的输入验证
我们在Plinko合约中发现了一个输入验证问题，导致倍数设置不正确。
根据ZKasino的说法，Plinko中使用的行数应该是8到16。但是，由于以下检查中的错误，Bankroll合约所有者可以通过函数setPlinkoMultipliers()设置一个超出预期范围的行数值。
代码显示，如果numRows和risk均不满足条件，该流程将被回滚。
但是，如果两个条件中只有一个不满足，那么检查仍然会通过，并且代码不会被回滚。
ChatGPT在回答第二个问题时给出了不同的答案：该函数检查“numRows”的值是否在8到16之间，以及“risk”的值是不是小于3。如果不满足上述任一条件，函数将返回错误“InvalidNumberToSet”。
ChatGPT似乎理解了这个函数的目的。然而，它并不具备相应的应用程序知识，在没有额外信息的情况下也无法识别真正的漏洞。
值更新的不一致
在Slots合约中，发现了与totalValue更新不一致相关的问题，这可能导致游戏过早结束。totalValue用于监控用户的输赢，但它只跟踪了支付情况，却未从实际游戏中扣除，导致用户的损益计算错误。
写在最后
尽管经过了相应培训，但ChatGPT在其审计中还是遗漏了某些关键性的安全问题。这是由于人工智能在充分理解代码的复杂性和细微差别方面的局限性，以及其缺乏在现实场景中的实践经验。
正如其官网所述，ChatGPT是一个依赖自然语言处理进行对话的研究版本。它通常无法像人类审计专家那样去理解代码背后的意图和逻辑推理。
因此，重要的是需要通过经验丰富的安全专家的手动审计来补充ChatGPT分析的不足之处，以确保全面的准确性。
下图强调了基于人工的服务以及ChatGPT在各种标准上的优势和劣势。
就像是我们使用百度翻译一样，英文翻译结果的准确性往往取决于我们的中文措辞——ChatGPT回答的有效性在很大程度上取决于prompt的格式。
在本文中，我们将ZKasino与ChatGPT交互的预审计结果和CertiK专家执行的最终审计结果进行了比较。
随着技术的进步和对prompt工程的更清晰的理解，工程师将能够更好地利用ChatGPT。
在CertiK官方公众号接下来发布的内容中，我们将会就如何向ChatGPT提出有效问题来与大家探讨prompt工程的更多深入性内容。
但是现在，ChatGPT甚至已经可以帮助我们参加夺旗比赛了：欢迎大家点击阅读！
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