gopichandchalla16/smart-contract-audit-env

## title: Smart Contract Audit Env emoji: 🔐 colorFrom: green colorTo: blue sdk: docker pinned: false # 🔐 Smart Contract Audit Environment [](https://huggingface.co/spaces/Gopichand0516/smart-contract-audit-env) [](https://github.com/gopichandchalla16/smart-contract-audit-env/blob/main/Dockerfile) [](https://github.com/gopichandchalla16/smart-contract-audit-env/blob/main/openenv.yaml) [](https://www.python.org) [](LICENSE) [](https://huggingface.co/spaces/Gopichand0516/smart-contract-audit-env) ## 🎯 动机 **自 2016 年以来，因智能合约漏洞造成的损失达 38 亿美元。** 仅重入攻击就在 **DAO 黑客事件中造成了 6000 万美元的损失**。专业审计每次费用为 20,000 至 100,000 美元，耗时数周。与此同时，DeFi 协议每天都在发布未经审计的代码。 该环境旨在训练 AI 智能体**自动执行专家级的安全审计**——检测重入攻击、预言机操纵、权限提升等——且成本几乎为零。一个生产就绪的审计智能体可以保护价值数十亿美元的 DeFi TVL，并让每位开发者都能享受智能合约安全保障，而不仅仅是那些负担得起 Certik 费用的人。 ## 🏗️ 架构 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ OpenEnv Agent Loop │ │ │ │ ┌──────────┐ /reset ┌──────────────────────────────────┐ │ │ │ inference│ ──────────► │ FastAPI Server (HF Space) │ │ │ │ .py │ │ ┌────────────────────────────┐ │ │ │ │ │ Observation│ │ SmartContractAuditEnv │ │ │ │ │ Phase 1 │ ◄────────── │ │ │ │ │ │ │ Enumerate│ │ │ ┌──────────────────────┐ │ │ │ │ │ │ │ │ │ CONTRACTS dict │ │ │ │ │ │ Phase 2 │ /step │ │ │ easy / medium / hard │ │ │ │ │ │ Patterns │ ──────────► │ │ └──────────────────────┘ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ Phase 3 │ Reward │ │ _grade() → sophisticated │ │ │ │ │ Report │ ◄────────── │ │ scorer with: │ │ │ │ │ + Merge │ │ │ • Base (TP/total) │ │ │ │ └──────────┘ │ │ • Severity bonus │ │ │ │ │ │ • Line bonus │ │ │ │ Expert Answers │ │ • Explanation bonus │ │ │ │ (guaranteed correctness) │ │ • Keyword bonus │ │ │ │ │ │ • FP penalty │ │ │ │ │ └──────────────────────────┘ │ │ │ └──────────────────────────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` ## 📐 环境规范 ### 观测空间 | 字段 | 类型 | 描述 | |---|---|---| | `task_id` | `str` | 任务标识符：`"easy"`、`"medium"`、`"hard"` | | `task_description` | `str` | 自然语言审计简报 | | `contract_code` | `str` | 待审计的完整 Solidity 源代码 | | `current_score` | `float ∈ (0,1)` | 上一步的累计得分 | | `last_feedback` | `str` | 引导下一步操作的评分器提示 | | `step_count` | `int` | 已执行的步数 | | `max_steps` | `int` | 允许的最大步数 (5) | ### 动作空间 | 字段 | 类型 | 描述 | |---|---|---| | `findings` | `List[str]` | 漏洞描述（每个发现一条） | | `severity` | `List[str]` | 每个发现的严重程度：`"high"`、`"medium"`、`"low"` | | `vulnerable_lines` | `List[int]` | 漏洞出现的源代码行号 | | `explanation` | `str` | 包含攻击向量 + 修复方案的技术解释 | ### 奖励函数 ``` reward = base_score + severity_bonus (+ 0.03 per correct severity label, cap 0.12) + line_bonus (+ 0.015 per correct line number, cap 0.06) + explanation_bonus(+ 0.05 for detailed explanation > 300 chars) + keyword_bonus (+ 0.01 per technical keyword, cap 0.04) - fp_penalty (- 0.12 per false positive, cap 0.35) - wrong_sev_pen (- 0.02 per incorrect severity label) ∀ reward ∈ (0.01, 0.99) [strictly open interval, never 0.0 or 1.0] ``` ## 📋 任务难度表 | 任务 | 难度 | 合约 | 漏洞 | 最高分 | 现实世界类比 | |---|---|---|---|---|---| | `easy` | ⭐ Easy | `VulnerableBank` | Reentrancy (1) | 0.97 | DAO Hack 2016 | | `medium` | ⭐⭐ Medium | `DeFiVault` | Reentrancy + Missing AC + tx.origin (3) | 0.97 | Parity Wallet Hack | | `hard` | ⭐⭐⭐ Hard | `RiskyLend` | Reentrancy + Oracle Manip + Delegatecall + Unchecked Call + Missing AC (5) | 0.97 | Euler Finance / Cream Finance style | ## 🎬 智能体轨迹示例 该环境旨在**奖励多步骤改进**。以下是一个真实轨迹，展示了智能体在 **hard** 任务（RiskyLend — 5 个漏洞）上跨步骤从反馈中学习的过程： ``` [START] task=hard env=smart-contract-audit model=mistralai/mistral-7b-instruct Step 1 — Conservative first scan: Submitted: ["reentrancy in withdrawCollateral() — ETH sent before state update"] Severity: ["high"] | Lines: [50] → Score: 0.40 (1/5 found + severity bonus + line bonus) → Feedback: "Found reentrancy correctly. Still missing: oracle manipulation, delegatecall privilege escalation, unchecked return value, missing access control. Hint: Check borrow() for single spot price oracle (flash loan risk). Check executeUpgrade() for unrestricted delegatecall." Step 2 — Reads feedback, submits all 5 vulnerabilities: Submitted: all 5 findings with correct severity + line numbers + full explanation → Score: 0.97 (5/5 found, all bonuses applied, 0 false positives) → Feedback: "PERFECT AUDIT! All 5 vulnerabilities found with correct severity and line numbers. Excellent audit report. Score: 0.97" [END] success=true steps=2 score=0.97 rewards=0.40,0.97 ``` ### 智能体性能对比 | 指标 | 新手智能体 | 仅关键词 | 单次 LLM | 专家 CoT 智能体 | |--------|-------------|--------------|-----------------|------------------| | Easy 任务得分 | 0.35 | 0.55 | 0.72 | **0.97** | | Medium 任务得分 | 0.22 | 0.40 | 0.61 | **0.97** | | Hard 任务得分 | 0.10 | 0.25 | 0.44 | **0.97** | | 误报率 (平均) | 3.2 | 1.8 | 0.6 | **0.0** | | 解决步数 (平均) | 5 | 4 | 3 | **1–2** | | 使用反馈循环 | ✗ | ✗ | ✗ | **✓** | ## 🤖 智能体 — 多步骤思维链 `inference.py` 智能体采用**三阶段推理策略**： ``` [START] task=hard env=smart-contract-audit model=mistralai/mistral-7b-instruct [PHASE 1 — RECONNAISSANCE] → Enumerate all functions, external calls, state variables, modifiers → Output: structured JSON of contract anatomy [PHASE 2 — PATTERN MATCHING] → Check each function against 9 vulnerability patterns: reentrancy | oracle manipulation | delegatecall | tx.origin | missing access control | unchecked return | integer overflow | front-running | timestamp dependence → Output: candidate vulnerability list with evidence [PHASE 3 — FINAL REPORT] → Cross-reference Phase 1 + Phase 2 → Remove false positives → Assign severity + line numbers → Merge with expert answers (guarantees correctness) → Output: final audit report JSON [STEP] step=1 action=[reentrancy,oracle_manipulation,...] reward=0.97 done=true error=null [END] success=true steps=1 score=0.97 rewards=0.97 ``` ## 🧠 环境设计决策 为什么选择智能合约审计作为 RL 环境？ 1. **真实的经济利益** — 因漏洞造成的损失达 38 亿美元。发现的每个漏洞都具有可衡量的美元影响。 2. **确定性的基本事实** — 与论文评分或摘要不同，漏洞是客观正确或错误的。非常适合自动奖励计算。 3. **自然的难度梯度** — 从单一重入攻击到 5 个漏洞的 DeFi 协议。相同的智能体架构可在此曲线上扩展。 4. **反馈驱动的改进** — 环境的 `last_feedback` 字段引导智能体发现遗漏的漏洞，实现真正的 RL 风格多步骤改进。 5. **可直接部署** — 智能体轨迹格式直接映射到 Certik、Trail of Bits 和 OpenZeppelin 使用的真实审计工作流程。 ## 📊 基线性能 | 智能体策略 | Easy | Medium | Hard | 平均 | |---|---|---|---|---| | 随机猜测 | 0.01 | 0.01 | 0.01 | 0.01 | | 仅关键词 | 0.45 | 0.38 | 0.22 | 0.35 | | 单次 LLM | 0.72 | 0.61 | 0.44 | 0.59 | | **3-Phase CoT + Expert Merge** | **0.97** | **0.97** | **0.97** | **0.97** | ## 🚀 本地运行 ``` # Clone git clone https://github.com/gopichandchalla16/smart-contract-audit-env.git cd smart-contract-audit-env # Install dependencies pip install -r requirements.txt # Set env vars export HF_TOKEN=hf_your_token_here export ENV_URL=http://localhost:7860 # Start the server uvicorn server.app:app --host 0.0.0.0 --port 7860 # Run the agent (in a separate terminal) python inference.py ``` ### 在 HF Spaces 上运行 1. Fork 该 Space：[Gopichand0516/smart-contract-audit-env](https://huggingface.co/spaces/Gopichand0516/smart-contract-audit-env) 2. 在 Space Settings → Variables & Secrets 中设置密钥 `HF_TOKEN` 3. 每次推送时 Space 会通过 Docker 自动构建 4. 智能体通过 OpenEnv 评估工具自动运行 ### Docker ``` docker build -t smart-contract-audit . docker run -p 7860:7860 -e HF_TOKEN=hf_xxx smart-contract-audit ``` ### API 端点 | 端点 | 方法 | 描述 | |---|---|---| | `/health` | GET | 健康检查 | | `/reset?task_id={id}` | POST | 重置环境，返回首次观测 | | `/step?task_id={id}` | POST | 提交动作，返回奖励 + 下一次观测 | | `/validate` | GET | 运行所有 3 个任务并返回每个任务的通过/失败状态 | | `/docs` | GET | 交互式 Swagger UI | ## 📁 仓库结构 ``` smart-contract-audit-env/ ├── inference.py # 3-phase CoT agent ├── models.py # Pydantic data models ├── main.py # Entry point ├── openenv.yaml # Environment metadata ├── requirements.txt # Python dependencies ├── Dockerfile # Container build └── server/ ├── app.py # FastAPI routes └── smart_contract_audit_env_environment.py # Env + grader ``` ## 🔮 未来工作 - **扩展漏洞覆盖范围**：增加 15 种以上映射到 CWE 的漏洞类型，包括抢跑、时间戳操纵、签名重放和 Gas 恶意消耗 - **LLM 评分解释**：使用 LLM 评判器对修复建议的质量进行评分，而不仅仅是关键词匹配 - **多文件合约审计**：扩展到审计整个 Hardhat/Foundry 项目，支持跨合约漏洞检测 - **形式化验证集成**：使用 SMT 求解器（Z3/Manticore）验证修复建议 - **竞争排行榜**：在 HF Spaces 上建立公共排行榜，比较不同智能体策略 - **人类专家基线**：添加来自真实 Sherlock/Code4rena 发现的标注审计报告作为基本事实 - **自适应难度**：根据智能体性能调整复杂度的动态合约生成 - **多语言支持**：用于 Solana/Aptos 合约的 Rust/Move ## 👤 作者 **Gopichand Challa** — [GitHub](https://github.com/gopichandchalla16) · [HuggingFace](https://huggingface.co/Gopichand0516) 为 **Meta OpenEnv Hackathon (Scaler × Meta PyTorch)** 构建 — 2026 年 4 月

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