[論文レビュー] CONTRACTFIX: A Framework for Automatically Fixing Vulnerabilities in Smart Contracts

Pengcheng Fang, Peng+8 more|arXiv (Cornell University)|Jul 18, 2023

Security and Verification in ComputingComputer Science被引用数 3

ひとこと要約

ContractFix は、アンサンブル静的解析、テンプレートベースの修正パターン、およびプログラム解析を用いて、スマートコントラクトのセキュリティ脆弱性を自動的に検出・修正・検証するエンドツーエンドのフレームワークである。601件の脆弱性を検出した144件の実世界のコントラクトにおいて94％の成功率を達成し、最小限のパフォーマンスオーバーヘッドで、平均3.75秒の修正時間となった。

ABSTRACT

The increased adoption of smart contracts in many industries has made them an attractive target for cybercriminals, leading to millions of dollars in losses. Thus, deploying smart contracts with detected vulnerabilities (known to developers) are not acceptable, and fixing all the detected vulnerabilities is needed, which incurs high manual labor cost without effective tool support. To fill this need, in this paper, we propose ContractFix, a novel framework that automatically generates security patches for vulnerable smart contracts. ContractFix is a general framework that can incorporate different fix patterns for different types of vulnerabilities. Users can use it as a security fix-it tool that automatically applies patches and verifies the patched contracts before deploying the contracts. To address the unique challenges in fixing smart contract vulnerabilities, given an input smart contract, ool conducts our proposed ensemble identification based on multiple static verification tools to identify vulnerabilities that are amenable for automatic fix. Then, ContractFix generates patches using template-based fix patterns and conducts program analysis (program dependency computation and pointer analysis) for smart contracts to accurately infer and populate the parameter values for the fix patterns. Finally, ContractFix performs static verification that guarantees the patched contract is free of vulnerabilities. Our evaluations on $144$ real vulnerable contracts demonstrate that ool can successfully fix $94\%$ of the detected vulnerabilities ($565$ out of $601$) and preserve the expected behaviors of the smart contracts.

研究の動機と目的

• デプロイ後、改ざん不能であり、高コストな手動修正が必須となるスマートコントラクト脆弱性の自動化ツール支援における重要な空白を解消すること。
• テストスイートに依存せずに、複数の脆弱性タイプに対応する安全で動作を保証する修正を自動生成すること。
• リエントラシーや同様の深刻な脆弱性に共通する、一時変数の作成や文の再配置といった複雑な修正パターンをサポートすること。
• 静的検証により、修正済みコントラクトの正しさを保証し、元の脆弱性が完全に除去されていることを形式的に証明すること。
• 検出・修正・検証を統合した1つのパイプラインとして、汎用的で効率的かつスケーラブルなフレームワークを提供すること。

提案手法

• ContractFix は、3つの静的検証ツールをアンサンブルして脆弱性を検出する。多数決による投票と後処理により、誤検出を低減し、適用不能なケースをフィルタリングする。
• リエントラシー、入力検証の欠落、ロックされたイーサーといった特定の脆弱性タイプに特化したテンプレートベースの修正パターンを適用する。
• プログラム依存関係解析およびポインタ解析を含むカスタムプログラム解析を用いて、修正パターンのパラメータを正確に推論・入力する。
• 修正済みコントラクトに対して静的検証を実行し、元の脆弱性の不在を形式的に証明する。
• 修正生成と検出を分離することで、さまざまな脆弱性検出ツールとの統合が可能となり、他のスマートコントラクト言語への拡張性を確保する。
• 軽量な解析と最適化されたテンプレート適用により実行効率を達成し、1コントラクトあたり平均3.75秒の修正時間を実現した。

Figure 1: Example patch for Reentrancy vulnerability

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 テストスイートを必要とせずに、複数のスマートコントラクト脆弱性を自動で検出・修正できるフレームワークは有効に機能するか？
• RQ2 静的解析とテンプレートを用いて、一時変数の作成や文の再配置といった複雑な修正パターンを信頼性高く生成・適用できるか？
• RQ3 生成された修正が、脆弱性を除去すると同時に元のコントラクトの動作を保証するか？
• RQ4 3つの静的検証ツールのアンサンブルは、個々のツールと比較して誤検出をどの程度低減できるか？
• RQ5 フルパイプラインのパフォーマンスオーバーヘッドはどの程度で、実世界のコントラクトにスケーラブルか？

主な発見

• ContractFix は、144件の実世界スマートコントラクトにまたがる601件の検出脆弱性のうち565件（94％）を正常に修正した。
• 1コントラクトあたり平均3.75秒の修正時間を達成し、高い効率性を示した。
• アンサンブル静的検証アプローチにより、3つのツールの結果を統合し、後処理を適用することで誤検出が低減された。
• プログラム解析の活用により、修正パターンのパラメータの正確な推論が可能となり、再配置や一時変数の導入といった複雑な修復が可能になった。
• 修正後の静的解析による検証により、元のコントラクトの期待される動作が保持されていることが確認された。
• ContractFix は汎用的であり、Move などの他のスマートコントラクト言語へも、同様の言語レベルの制約がある場合に拡張可能である。

Figure 2: An exploit of Reentrancy vulnerability