rdin777/curve-math-fuzzing
GitHub: rdin777/curve-math-fuzzing
该项目通过差分模糊测试对 Curve StableSwap NG 的不变量计算进行数学审计，发现并修复了 Vyper 实现中的精度损失问题。
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# Curve StableSwap NG 数学审计
## 关键结果
- **发现**：发现 Vyper 实现与参考数学模型之间存在差异。
- **工具**：开发了一个基于 Ape Framework 的差分模糊测试器，用于自动验证计算的正确性。
- **解决方案**：使用分子分母分离法优化了不变量公式，以防止过早的整数舍入。
## 目录
- `/contracts`：Curve 合约的源代码。
- `/scripts/fuzz_check.py`：用于模糊测试和数学验证的脚本。
- `vulnerability_report.md`：关于发现的漏洞及其修复方法的完整报告。
## 技术栈
- [Ape Framework](https://apeworx.io/)
- Vyper (v0.3.10)
- Python 3.10
## 如何运行
1. 安装 Ape 依赖。
2. 编译合约：
ape compile
3. 运行模糊测试器以检查数学准确性：
ape run fuzz_check --network :local
本研究是作为 DeFi 协议深度安全分析的一部分进行的。
标签：DeFi, Vyper, 区块链安全, 差分模糊测试, 智能合约审计, 精度损失修复, 逆向工具