Adaptive Plan-Execute Framework for Smart Contract Security Auditing
作者: Zhiyuan Wei, Jing Sun, Zijian Zhang, Zhe Hou, Zixiao Zhao
分类: cs.CR, cs.AI
发布日期: 2025-05-21 (更新: 2025-05-22)
备注: 30 pages, 5 figures
💡 一句话要点
提出SmartAuditFlow，通过自适应规划执行框架提升智能合约安全审计能力。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 智能合约安全 自动化审计 大型语言模型 动态规划 漏洞检测
📋 核心要点
- 现有基于LLM的智能合约审计方法依赖固定流程，缺乏对合约特性的动态适应，易产生幻觉和误报。
- SmartAuditFlow通过动态生成和优化审计计划，并结合结构化执行和外部知识，实现自适应和精确的安全评估。
- 实验表明，SmartAuditFlow在漏洞检测准确率和覆盖率上显著优于现有方法，并成功识别了所有测试的CVE。
📝 摘要（中文）
大型语言模型(LLMs)在代码分析和审计方面展现出巨大潜力，但仍面临幻觉和有限的上下文感知推理问题。我们提出了SmartAuditFlow，一种新颖的规划-执行框架，通过动态审计规划和结构化执行来增强智能合约安全分析。与遵循固定工作流程和预定义步骤的传统基于LLM的审计方法不同，SmartAuditFlow基于每个智能合约的独特特征动态生成和优化审计计划。它持续调整审计策略，以响应中间LLM输出和新检测到的漏洞，确保更具适应性和精确性的安全评估。该框架随后逐步执行这些计划，应用结构化推理过程来提高漏洞检测准确性，同时最大限度地减少幻觉和误报。为了进一步提高审计精度，SmartAuditFlow集成了迭代提示优化和外部知识源，例如静态分析工具和检索增强生成(RAG)。这确保了审计决策在上下文中得到通知，并得到真实世界安全知识的支持，从而生成全面的安全报告。在多个基准上的广泛评估表明，SmartAuditFlow优于现有方法，在常见和关键漏洞上实现了100%的准确率，在真实项目中全面覆盖已知智能合约弱点方面实现了41.2%的准确率，并成功识别了所有13个经过测试的CVE。这些结果突出了SmartAuditFlow相对于传统静态分析工具和当代基于LLM的方法的可扩展性、成本效益和卓越的适应性，使其成为自动智能合约审计的强大解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于大型语言模型（LLM）的智能合约审计方法通常采用固定的工作流程和预定义的步骤，无法根据智能合约的独特性进行动态调整。这导致审计过程缺乏适应性，容易产生幻觉和误报，并且难以全面覆盖所有潜在的漏洞。因此，如何提高LLM在智能合约审计中的准确性、全面性和适应性是一个关键问题。
核心思路：SmartAuditFlow的核心思路是引入一个动态的规划-执行框架，该框架能够根据智能合约的特征生成和优化审计计划，并根据中间结果和新发现的漏洞动态调整审计策略。通过结构化的执行过程和外部知识的集成，可以提高漏洞检测的准确性，减少幻觉和误报，并实现更全面的安全评估。
技术框架：SmartAuditFlow框架主要包含以下几个模块：1) 动态审计计划生成器：根据智能合约的特征生成初始审计计划。2) 结构化执行引擎：按照审计计划逐步执行审计任务，并记录中间结果。3) 动态审计计划优化器：根据中间结果和新发现的漏洞，动态调整审计计划。4) 外部知识集成模块：集成静态分析工具和检索增强生成（RAG）等外部知识源，为审计决策提供上下文信息和安全知识。
关键创新：SmartAuditFlow的关键创新在于其动态审计规划和结构化执行的能力。与传统的固定流程方法不同，SmartAuditFlow能够根据智能合约的独特性进行自适应调整，从而提高审计的准确性和全面性。此外，外部知识的集成也增强了审计的上下文感知能力，减少了幻觉和误报。
关键设计：SmartAuditFlow的关键设计包括：1) 审计计划的表示方法：采用一种结构化的方式来表示审计计划，例如使用任务分解树或流程图。2) 审计计划优化算法：使用强化学习或遗传算法等方法来优化审计计划，以最大化漏洞检测的准确性和覆盖率。3) 外部知识的集成策略：设计一种有效的方式来集成静态分析工具和RAG等外部知识源，例如使用知识图谱或注意力机制。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
SmartAuditFlow在多个基准测试中表现出色，在常见和关键漏洞上实现了100%的准确率，在真实项目中全面覆盖已知智能合约弱点方面实现了41.2%的准确率，并成功识别了所有13个经过测试的CVE。这些结果表明，SmartAuditFlow显著优于现有的静态分析工具和基于LLM的方法。
🎯 应用场景
SmartAuditFlow可应用于智能合约的自动化安全审计，帮助开发者在部署前发现和修复潜在漏洞，降低安全风险。该框架还可用于安全公司提供的智能合约审计服务，提高审计效率和质量。未来，该技术有望扩展到其他代码安全分析领域，例如Web应用安全和移动应用安全。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) have shown great promise in code analysis and auditing; however, they still struggle with hallucinations and limited context-aware reasoning. We introduce SmartAuditFlow, a novel Plan-Execute framework that enhances smart contract security analysis through dynamic audit planning and structured execution. Unlike conventional LLM-based auditing approaches that follow fixed workflows and predefined steps, SmartAuditFlow dynamically generates and refines audit plans based on the unique characteristics of each smart contract. It continuously adjusts its auditing strategy in response to intermediate LLM outputs and newly detected vulnerabilities, ensuring a more adaptive and precise security assessment. The framework then executes these plans step by step, applying a structured reasoning process to enhance vulnerability detection accuracy while minimizing hallucinations and false positives. To further improve audit precision, SmartAuditFlow integrates iterative prompt optimization and external knowledge sources, such as static analysis tools and Retrieval-Augmented Generation (RAG). This ensures audit decisions are contextually informed and backed by real-world security knowledge, producing comprehensive security reports. Extensive evaluations across multiple benchmarks demonstrate that SmartAuditFlow outperforms existing methods, achieving 100 percent accuracy on common and critical vulnerabilities, 41.2 percent accuracy for comprehensive coverage of known smart contract weaknesses in real-world projects, and successfully identifying all 13 tested CVEs. These results highlight SmartAuditFlow's scalability, cost-effectiveness, and superior adaptability over traditional static analysis tools and contemporary LLM-based approaches, establishing it as a robust solution for automated smart contract auditing.