Automatiseret sikkerhedsanalyse, der opdager sårbarheder, før angribere gør det, til en brøkdel af omkostningerne ved manuel audit.

DeFi-protokoller har i de seneste år tabt over 3,8 milliarder dollars til smart contract-udnyttelser, hvor reentrancy-angreb, fejl i adgangskontrol og økonomisk manipulation fortsat er de mest almindelige angrebsvektorer. Manuelle sikkerheds-audits er dyre (50.000-500.000 dollars pr. engagement), tidsbegrænsede (4-8 ugers ventetid hos topfirmaer) og overser stadig subtile fejl ved interaktion mellem kontrakter, der kun opstår i stor skala. Mange projekter leverer ukontrolleret kode for at overholde markedsfrister eller er afhængige af en enkelt auditors perspektiv uden krydsvalidering.
Efter implementering er der ingen kontinuerlig overvågning — en kontrakt, der var sikker ved audit-tidspunktet, kan blive sårbar, når upstream-afhængigheder ændres, eller nye angrebsmønstre opstår i felten.
Opdag flere implementeringsplaner til dit næste projekt
Kontakt os for at diskutere, hvordan vi kan bygge denne løsning til din virksomhed med vores ekspertteam.
Kom i KontaktMicrocosmWorks kan levere en automatiseret platform til audit af smart contracts, der kombinerer statisk analyse, symbolsk eksekvering, fuzzing og AI-assisteret sårbarhedsdetektering i en samlet sikkerhedspipeline. Systemet analyserer Solidity, Vyper og Rust (Solana)-kontrakter mod en kontinuerligt opdateret sårbarhedsdatabase, der dækker reentrancy, integer overflow, fejlkonfigurationer af adgangskontrol, flash loan-vektorer og økonomiske udnyttelser. AI-modeller, trænet på tusindvis af auditerede kontrakter, identificerer mistænkelige mønstre, som regelbaserede analysatorer overser, mens formelle verifikationsmoduler beviser korrekthedsegenskaber for kritiske funktioner. Overvågning efter implementering overvåger on-chain-transaktioner for anomale mønstre, der indikerer aktive udnyttelsesforsøg.
Platformen fungerer som en flertrins analysepipeline, hvor hvert trin tilføjer dybere indsigt i kontraktens sikkerhedsstatus. Kildekode kommer ind via en Git-integration eller direkte upload, passerer gennem kompilering og udtrækning af mellemliggende repræsentation, hvorefter den strømmer gennem parallelle analysemaskiner, der hver især bidrager med fund til en samlet alvorlighedsrangeret rapport. Et maskinlærings-korrelationslag aggregerer fund fra alle maskiner, eliminerer falske positive gennem krydsvalidering og foreslår udbedringsmønstre baseret på historiske rettelsesdata fra tidligere auditerede kontrakter.
delegatecall injection og storage collision i proxy-mønstre
interaktionsekvenser på tværs af funktioner og kontrakter
scores og foreslår specifikke udbedringstrin med kodeeksempler
forsøg og kendte exploit-signaturer i realtid
| Lag | Teknologier |
|---|---|
| Backend | Python (analysis core), Rust (symbolic executor), Go (monitoring agent), FastAPI |
| AI / ML | PyTorch, CodeBERT (fine-tuned), Slither, Mythril, Echidna fuzzer |
| Frontend | Next.js, Monaco Editor (in-browser code view), React Flow (call graph visualization) |
| Database | PostgreSQL (audit data), Neo4j (contract dependency graphs), ClickHouse (tx analytics) |
| Infrastruktur | AWS (ECS, Lambda), Docker, GitHub Actions integration, Alchemy/Infura RPC nodes |
Udviklingen forløber ad to parallelle spor: analysemaskinens pipeline (uger 1-6) og webplatformen med rapporterings-UI (uger 3-8). De statiske analyse- og symbolske eksekveringsmaskiner integreres først, hvilket giver øjeblikkelig værdi, mens AI-modellen finjusteres på kuraterede sårbarhedsdatasæt. Den kontinuerlige overvågningsagent udvikles i ugerne 5-8 og implementeres sammen med et sæt af højværdi DeFi-kontrakter til validering.
Ugerne 8-10 fokuserer på integrationstest mod kendte exploit-reproduktioner, justering af falske positive og dokumentation af auditrapportens format.
| Målepunkt | Forbedring | Detaljer |
|---|---|---|
| Audit-gennemløbstid | 95% hurtigere | Automatiseret analyse leverer omfattende resultater på minutter mod den 4-8 ugers manuelle engagements-tidslinje |
| Sårbarhedsdetektion | 92% genkaldelse | Multimotor-tilgang fanger sårbarheder, som et enkelt værktøj overser, valideret mod historiske exploits |
| Falsk Positiv Rate | Under 8% | AI-korrelationslag filtrerer støj og sikrer, at udviklere adresserer ægte sikkerhedsproblemer, ikke fantomfund |
| Audit-omkostninger | 80% lavere | Automatiserede scanninger til 500-2.000 dollars pr. analyse gør sikkerhed tilgængelig for tidlige projekter med begrænsede budgetter |
| Beskyttelse efter Implementering | 24/7 dækning | Kontinuerlig overvågning opdager udnyttelsesforsøg inden for få sekunder, hvilket muliggør nødstop før betydelige tab |
| Udviklerhastighed | 3x hurtigere | Inline IDE-feedback og CI/CD-integration fanger problemer under udvikling snarere end ved afslutningen af cyklussen |
Lancér en skaber-først markedsplads med problemfri minting, handel og håndhævelse af royalties på tværs af flere chains
MicrocosmWorks bygger revisionsplatforme, der kombinerer symbolic execution, fuzzing og AI pattern recognition for at opdage subtile sårbarheder, herunder cross-function reentrancy, price oracle manipulation vectors, governance attack surfaces, flash loan exploit paths og economic invariant violations, som manuelle anmeldere ofte overser, fordi de strækker sig over flere kontrakter og komplekse interaktionssekvenser. AI-komponenten udmærker sig ved at identificere nye angrebsmønstre ved at ræsonnere over tilstandsændringer på tværs af hele protokolarkitekturer i stedet for at analysere individuelle funktioner isoleret. Platformen fanger 15-30% flere kritiske sårbarheder end kun manuelle revisioner i vores benchmarking mod kendte exploit-databaser.
MicrocosmWorks implementerer tværkontraktanalyse-motorer, der sporer eksekveringsstrømme gennem external calls, delegate calls og proxy patterns på tværs af hele din protokolimplementering, samt modellerer interaktioner med eksterne protokoller som Uniswap, Aave eller Chainlink, som dine kontrakter afhænger af. Platformen simulerer fjendtlige transaktionssekvenser, der udnytter composability mellem protokoller, og tester scenarier som sandwich attacks, oracle manipulation chains og governance exploits, der kun manifesterer sig, når flere protokoller interagerer. Denne composability-analyse er afgørende, fordi størstedelen af værdifulde DeFi exploits i de seneste år har involveret interaktionsvektorer på tværs af protokoller.
MicrocosmWorks bygger kontinuerlig revisionsmonitorering, der overvåger proxy-kontraktopgraderinger, ændringer i styringsparametre, admin-nøgletransaktioner og nyudrullede kontrakter, der interagerer med dit protokol, og automatisk genkører relevante sikkerhedsanalyser, når ændringer detekteres. Systemet overvåger også mempool-aktivitet og on-chain transaktioner for mønstre, der ligner kendte udnyttelsesteknikker rettet mod din specifikke kontrakarkitektur. Denne igangværende overvågning fanger sårbarheder, der opstår efter revisionen gennem opgraderinger, konfigurationsdrift eller ændringer i det bredere DeFi-økosystem til en brøkdel af omkostningerne ved gentagne fulde manuelle revisioner.
MicrocosmWorks genererer omfattende revisionsrapporter, der omfatter et ledelsesresumé, sværhedsgradsklassificerede fund (Kritisk, Høj, Medium, Lav, Informationel), detaljerede tekniske beskrivelser med proof-of-concept exploit-kode, anbefalinger til udbedring, målinger af kodningsdækning og endelig verificering af rettelser – formateret til at opfylde due diligence-kravene fra store børser (Binance, Coinbase), institutionelle investorer og forsikringsudbydere. Platformen opretholder et kryptografisk signeret rapportarkiv, som tredjeparter kan verificere for ægthed, hvilket forhindrer svigagtige påstande om revisionsafslutning. Rapportgenerering og ekspertgennemgangscyklusser koster typisk $30-$50/time for den analytikertid, der kræves for at validere AI-fund og producere dokumentation af publikationskvalitet.
MicrocosmWorks understøtter revisionsanalyse for Solidity (Ethereum, Polygon, Arbitrum, Optimism, BSC, Avalanche C-Chain), Rust (Solana via Anchor, CosmWasm, Near), Move (Sui, Aptos) og Cairo (Starknet), der dækker langt størstedelen af implementeret smart contract-værdi på tværs af økosystemet. Platformens analysemotorer er sprogspecifikke og forstår de unikke sårbarhedsmønstre for hvert sprog — for eksempel Soliditys reentrancy-risici i modsætning til Solanas krav til kontovalidering i modsætning til Moves resource safety model. Tilføjelse af understøttelse for en ny chain eller et nyt sprog tager typisk 4-8 uger i platformudvikling, og MicrocosmWorks udvider løbende dækningen, efterhånden som nye chains opnår betydelig TVL.