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？
或者说它仍不足以完全替代人工？
Chainalysis为加密犯罪受害者开通热线:6月22日消息，区块链分析公司 Chainalysis 开通了一条新热线，该热线将为受到与加密相关的网络攻击或勒索软件需求攻击的组织提供支持。该热线将 24/7 全天候运行，受害者将与来自 Chainalysis 的一组调查人员配对，他们将在追踪和标记资金。如果资金已经被转移或被盗，Chainalysis 团队将帮助与执法和资产追回律师联络。热线服务与 Chainalysis 的分析产品是分开的，受害者在攻击时不需要是 Chainalysis 的现有客户。勒索软件犯罪分子在 2021 年创下了创纪录的一年，在加密货币支付中赚取了 7.31 亿美元。[2022/6/23 1:25:15]
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。
01 Exchange完成220万美元种子轮融资，Multicoin Capital等领投:1月21日消息，01 Exchange完成220万美元种子轮融资，Multicoin Capital和Alameda Research领投，Solana Ventures，Ledger Prime等参投。
01 Exchange是基于Solana的去中心化衍生品交易平台，将于1月27日发布主网并推出具有深度流动性的永续合约，能够支持100个不同的衍生品市场和50种不同的抵押品。同时还将推出第一个有限订单簿模式的Power Perps产品SQUOL。（Decrypt）[2022/1/21 9:04:08]
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？
ChatGPT遗漏了什么
严重或关键性的漏洞？
ChainUP深圳负责人Joy：DeFi处于发展早期，助力传统金融需完善基础设施:11月3日下午5点，深圳区块链技术应用峰会在深圳市会展中心正式落下帷幕，此次峰会与“2020第十四届深圳国际金融博览会”同期举办，链上ChainUP作为领先的区块链技术服务商参与此次峰会。
ChainUP Capital合伙人&ChainUP集团深圳负责人Joy表示，DeFi真正的意义在于使区块链回归去中心化的本质，目前DeFi助力传统金融的落地点之一是借贷领域，这个领域也是DeFi当前发展最快的。DeFi助力传统金融实现转型，对DeFi协议、智能合约的安全性，以及基础底层网络的性能都有很高的要求，现阶段DeFi仍旧处于发展的早期，相信随着基础设施越来越完善，DeFi的未来会更好。[2020/11/5 11:43:13]
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
动态 | 美国清算所Nacha将利用区块链技术支持企业间交换支付信息:美国清算所Nacha将利用区块链技术打造在线平台Phixius，以为企业之间交换与支付相关的信息提供便利。传统上，与付款有关资料的交换包括许多双边协定，这些协定的管理费用很高，而且往往是手工操作，存在付款被错误地使用和欺诈的可能性。据此，新的在线平台将整合技术、规则和参与者，同时使用分布式账本技术、新的ISO 20022消息传递标准和Nacha互操作性子公司Afinis提供的API，从而简化支付流程。（Finextra）[2020/2/7]
漏洞#1：项目特定的逻辑问题
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 | 爱沙尼亚DX Exchange将提供代币化股票交易:据bitcoin.com报道，总部位于爱沙尼亚的DX Exchange将于1月7日开始对世界上一些最大的上市公司（如谷歌，Facebook和亚马逊）的代币化股票进行交易。该交易所将接受BCH、BTC、 ETH、USDT、DASH、LTC、XRP等加密货币存款以及一些法币作为支付选项。该项业务通过与MPS Marketplace证券有限公司达成的协议实现。据悉，MPS Marketplace通过智能合约发行代表股票的代币，并根据平台需求购买和持有股票。DX Exchange持有爱沙尼亚金融监管部门的运营许可证，并得到了美国风投基金NFX的支持。[2019/1/3]
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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