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

DeFi-protokoller har tabt over 3,8 milliarder dollars til smart contract-udnyttelser i de seneste år, 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 ventetider hos topfirmaer) og overser stadig subtile fejl i interaktioner mellem kontrakter, der kun opstår i stor skala. Mange projekter lancerer 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 ændrer sig, eller nye angrebsmønstre opstår.
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 Smart Contract Audit Platform, der kombinerer static analysis, symbolic execution, fuzzing og AI-assisteret vulnerability detection i en samlet sikkerhedspipeline. Systemet analyserer Solidity-, Vyper- og Rust (Solana)-kontrakter mod en løbende opdateret sårbarhedsdatabase, der dækker reentrancy, integer overflow, fejlkonfigurerede adgangskontroller, flash loan-vektorer og økonomiske exploits. AI-modeller, trænet på tusindvis af auditerede kontrakter, identificerer mistænkelige mønstre, som regelbaserede analyseværktøjer overser, mens formal verification-moduler beviser korrekthedsegenskaber for kritiske funktioner. Overvågning efter implementering holder øje med on-chain-transaktioner for unormale mønstre, der indikerer aktive exploitation-forsøg.
Platformen fungerer som en analysepipeline i flere trin, hvor hvert trin tilføjer dybere indsigt i kontraktens sikkerhedstilstand. Kildekode kommer ind via en Git-integration eller direkte upload, passerer gennem kompilering og udtræk af mellemliggende repræsentation, og strømmer derefter gennem parallelle analysemaskiner, der hver især bidrager med fund til en samlet, alvorlighedsrangeret rapport. Et machine learning correlation layer aggregerer fund på tværs af motorer, eliminerer false positives gennem krydsvalidering og foreslår udbedringsmønstre baseret på historiske fikseringsdata fra tidligere auditerede kontrakter.
delegatecall injection og storage collision i proxy-mønstre
cross-function og cross-contract interaction sequences
scores og foreslår specifikke udbedringstrin med kodeeksempler
forsøg og kendte exploit-signaturer i realtid
| Lag | Technologies |
|---|---|
| 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 i to parallelle spor: analysemaskinens pipeline (uger 1-6) og webplatformen med rapporterings-UI (uger 3-8). De statiske analyse- og symbolske eksekveringsmotorer integreres først og giver øjeblikkelig værdi, mens AI-modellen finjusteres på kuraterede vulnerability-datasæt. Den kontinuerlige overvågningsagent udvikles i uge 5-8 og implementeres sammen med et sæt højværdi DeFi-kontrakter til validering.
Uge 8-10 fokuserer på integrationstest mod kendte exploit-reproduktioner, justering af false positive og dokumentation af auditrapportens format.
| Metrik | Forbedring | Detalje |
|---|---|---|
| Audit-gennemløbstid | 95% hurtigere | Automatiseret analyse leverer omfattende resultater på få minutter sammenlignet med den 4-8 ugers manuelle engagementstid |
| Sårbarhedsdetektion | 92% genkaldelse | Multi-engine-tilgangen opdager sårbarheder, som et enkelt værktøj overser, valideret mod historiske exploits |
| Fejlrate for falske positive | Under 8% | AI correlation layer filtrerer støj fra 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 detekterer exploitation-forsøg inden for få sekunder, hvilket muliggør nødstop før betydelige tab |
| Udviklerhastighed | 3 gange hurtigere | Inline IDE-feedback og CI/CD-integration fanger problemer under udvikling snarere end ved cyklussens afslutning |
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.