Ajatfnr21/smart-contract-auditor

## 🚀 概述 智能合约审计器是一款采用 AI 与静态分析技术，用于检测以太坊智能合约漏洞的高级安全分析引擎。其灵感来源于 Slither 和 Mythril 等行业领先工具，并增强了模式识别与自动化漏洞利用生成能力。 ### 主要功能 - 🔍 **多扫描器架构**：污点分析、假设检验与不变性检测 - 🤖 **AI 驱动检测**：用于漏洞模式识别的机器学习模型 - 📝 **自动化报告**：生成带有风险等级的安全审计报告 - ⚡ **高性能**：针对大型代码库进行并行处理 - 🎯 **漏洞利用生成**：为检测到的漏洞生成概念验证（PoC） ## 📁 项目结构 ``` smart-contract-auditor/ ├── src/ │ ├── core/ │ │ ├── __init__.py │ │ ├── analyzer.py # Main analysis engine │ │ ├── detector.py # Vulnerability detectors │ │ └── engine.py # Core audit engine │ ├── scanners/ │ │ ├── __init__.py │ │ ├── taint_scanner.py # Taint analysis │ │ ├── hypothesis_scanner.py # Hypothesis testing │ │ └── invariant_scanner.py # Invariant detection │ ├── ai/ │ │ ├── __init__.py │ │ ├── model.py # ML models │ │ └── trainer.py # Model training │ └── utils/ │ ├── __init__.py │ └── helpers.py ├── tests/ │ └── test_vulnerabilities/ ├── docs/ │ └── ARCHITECTURE.md ├── examples/ │ └── sample_contracts/ ├── requirements.txt ├── setup.py └── README.md ``` ## 🛠️ 安装 ``` # 克隆仓库 git clone https://github.com/Ajatfnr21/smart-contract-auditor.git cd smart-contract-auditor # 创建虚拟环境 python -m venv venv source venv/bin/activate # 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 安装软件包 pip install -e . ``` ## 💻 使用 ### 基础用法 ``` from smart_contract_auditor import Auditor # 初始化审计器 auditor = Auditor() # 分析合约 result = auditor.analyze("path/to/contract.sol") # 生成报告 report = auditor.generate_report(result) print(report) ``` ### 命令行接口 ``` # 分析单个合约 python -m smart_contract_auditor analyze contract.sol # 使用特定检测器分析 python -m smart_contract_auditor analyze contract.sol --detectors reentrancy,overflow # 生成详细报告 python -m smart_contract_auditor analyze contract.sol --output report.json ``` ## 🔍 检测到的漏洞 | 严重等级 | 漏洞类型 | 描述 | |----------|---------------|-------------| | 🔴 严重 | 重入攻击 | 外部调用在状态更新之前执行 | | 🔴 严重 | 整数溢出 | 算术运算溢出/下溢 | | 🟠 高 | 未检查的外部调用 | 未校验返回值 | | 🟠 高 | 时间戳依赖 | 过度依赖 block.timestamp | | 🟡 中 | 使用 tx.origin 认证 | 使用 tx.origin 进行身份验证 | | 🟡 中 | 区块哈希依赖 | 可预测的随机性 | | 🟢 低 | 浮点数版本声明 | 非严格的版本 pragma | | 🟢 低 | 未使用变量 | 死代码消除 | ## 🤖 AI 组件 - **模式识别**：基于 Transformer 的漏洞模式识别模型 - **风险评分**：用于风险评估的梯度提升模型 - **漏洞利用生成**：用于生成 PoC 的序列到序列模型 ## 📄 许可证 本项目采用 MIT 许可证。

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