スマートコントラクト監査プラットフォーム

MicrocosmWorksは、symbolic execution、fuzzing、およびAI pattern recognitionを組み合わせた監査プラットフォームを構築しており、手動レビューアが複数のコントラクトや複雑なインタラクションシーケンスにまたがるため頻繁に見落とす、cross-function reentrancy、price oracle manipulation vectors、governance attack surfaces、flash loan exploit paths、およびeconomic invariant violationsなどの微妙な脆弱性を検出します。AI componentは、個々の機能を孤立して分析するのではなく、protocol architectures全体の状態遷移を推論することで、新たな攻撃パターンを特定することに優れています。このプラットフォームは、既知のexploit databasesに対する当社のベンチマークにおいて、手動のみの監査よりも15〜30%多くの重大な脆弱性を検出します。

MicrocosmWorksは、外部呼び出し、デリゲート呼び出し、プロキシパターンを介して、プロトコル全体のデプロイメントにわたる実行フローを追跡するクロス・コントラクト分析エンジンを実装しており、さらにコントラクトが依存するUniswap、Aave、Chainlinkなどの外部プロトコルとの相互作用もモデリングします。このプラットフォームは、プロトコル間の構成可能性を悪用する敵対的なトランザクションシーケンスをシミュレートし、複数のプロトコルが相互作用するときにのみ現れるサンドイッチ攻撃、オラクル操作チェーン、ガバナンス悪用といったシナリオをテストします。近年の高価値なDeFiエクスプロイトの大部分がクロス・プロトコル間の相互作用ベクトルを伴っていたため、この構成可能性分析は非常に重要です。

MicrocosmWorks は、プロキシコントラクトのアップグレード、ガバナンスパラメータの変更、管理者キーのトランザクション、およびプロトコルと相互作用する新規デプロイ済みコントラクトを監視する継続的な監査監視を構築し、変更が検出された際に、関連するセキュリティ分析を自動的に再実行します。システムはまた、特定のコントラクトアーキテクチャを標的とする既知のエクスプロイト技術に類似するパターンについて、メムプールアクティビティおよびオンチェーントランザクションを監視します。この継続的な監視により、アップグレード、設定のずれ、または広範なDeFiエコシステムの変化を通じて監査後に発生する脆弱性を、繰り返される完全な手動監査のごく一部のコストで捕捉します。

MicrocosmWorksは、エグゼクティブサマリー、重要度別に分類された指摘事項（Critical, High, Medium, Low, Informational）、proof-of-concept exploit codeを含む詳細な技術説明、修復の推奨事項、コードカバレッジメトリクス、および修正の最終検証を含む網羅的な監査レポートを生成します。これらのレポートは、主要な取引所（Binance, Coinbase）、機関投資家、および保険会社のデューデリジェンス要件を満たすようにフォーマットされています。プラットフォームは、第三者が真正性を検証できる暗号署名されたレポートアーカイブを維持し、監査完了に関する不正な主張を防ぎます。レポート作成および専門家によるレビューサイクルにかかる費用は、AIによる指摘事項を検証し、出版品質のドキュメントを作成するために必要なアナリストの時間が通常$30～$50/時間です。

MicrocosmWorksは、Solidity (Ethereum, Polygon, Arbitrum, Optimism, BSC, Avalanche C-Chain)、Rust (Anchor経由のSolana, CosmWasm, Near)、Move (Sui, Aptos)、およびCairo (Starknet) の監査分析をサポートしており、エコシステム全体のデプロイされたスマートコントラクト価値の大部分をカバーしています。プラットフォームの分析エンジンは言語固有であり、それぞれの固有の脆弱性パターンを理解しています。例えば、Solidityのリエンラントリスク、Solanaのアカウント検証要件、Moveのリソース安全性モデルといった違いを理解しています。新しいチェーンや言語のサポートを追加するには、通常4〜8週間のプラットフォーム開発期間を要し、MicrocosmWorksは新しいチェーンが意味のあるTVLを獲得するにつれて継続的にカバレッジを拡大しています。