Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết prompt template bạn cung cấp, tuân thủ đúng cấu trúc và định dạng yêu cầu:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này được thiết kế để yêu cầu phân tích mã nguồn của một hợp đồng thông minh cụ thể, tập trung vào việc xác định các lỗ hổng bảo mật có ảnh hưởng đến tuân thủ pháp lý. Cấu trúc của prompt như sau:
- Phần Lệnh Chính: “Phân tích mã nguồn của hợp đồng thông minh…”
- Biến Cần Khai Báo:
[ĐỊA_CHỈ_HỢP_ĐỒNG_THÔNG_MINH]– Đây là yếu tố cốt lõi, yêu cầu người dùng cung cấp địa chỉ cụ thể của hợp đồng thông minh cần phân tích. Biến này là bắt buộc để prompt có thể hoạt động. - Mục Tiêu Phân Tích: “…để xác định các lỗ hổng bảo mật có thể gây ra các vấn đề tuân thủ…”
- Giải thích Chi tiết về Vấn đề Tuân thủ: “…như mất dữ liệu, thao túng bất hợp pháp hoặc truy cập trái phép.” – Các ví dụ này giúp làm rõ phạm vi và loại hình lỗ hổng cần tìm.
- Yêu cầu Ưu tiên: “Ưu tiên các lỗ hổng theo mức độ nghiêm trọng về tuân thủ.” – Đây là một chỉ dẫn quan trọng, yêu cầu mô hình không chỉ liệt kê mà còn sắp xếp kết quả theo mức độ ảnh hưởng đến tuân thủ, giúp người dùng dễ dàng tập trung vào các vấn đề quan trọng nhất.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, prompt này yêu cầu một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thực hiện các bước sau:
- Truy xuất và Hiểu Mã nguồn: LLM sẽ cần có khả năng “tiếp cận” (hoặc giả định có quyền truy cập vào thông tin về) mã nguồn của hợp đồng thông minh tại địa chỉ được cung cấp. Điều này có thể liên quan đến việc truy vấn các trình khám phá chuỗi khối hoặc sử dụng các API chuyên biệt nếu mô hình có tích hợp.
- Phân tích Mã nguồn Chuyên sâu: LLM sẽ áp dụng các kiến thức về bảo mật hợp đồng thông minh, các mẫu lỗ hổng đã biết (ví dụ: reentrancy, overflow, underflow, access control issues, gas limit issues, v.v.) và các quy tắc tuân thủ liên quan đến dữ liệu, giao dịch và quyền truy cập.
- Đánh giá Tác động Tuân thủ: Đối với mỗi lỗ hổng được phát hiện, LLM sẽ cần đánh giá tác động tiềm tàng của nó đối với các nguyên tắc tuân thủ mà prompt đã nêu (mất dữ liệu, thao túng bất hợp pháp, truy cập trái phép).
- Xếp hạng Mức độ Nghiêm trọng: Cuối cùng, LLM sẽ áp dụng một hệ thống phân loại (có thể là thang điểm hoặc phân loại theo mức độ cao/trung bình/thấp) dựa trên mức độ nghiêm trọng của các lỗ hổng đối với tuân thủ.
Prompt này hoạt động tốt vì nó rõ ràng, có cấu trúc và cung cấp đủ ngữ cảnh cho LLM hiểu nhiệm vụ. Việc chỉ định rõ loại lỗ hổng (bảo mật dẫn đến vấn đề tuân thủ) và yêu cầu ưu tiên cụ thể làm cho kết quả đầu ra trở nên hữu ích hơn nhiều so với một yêu cầu phân tích chung chung.
3. Ví dụ Minh họa
Giả sử chúng ta muốn phân tích một hợp đồng thông minh giả định có địa chỉ là 0x1234567890abcdef1234567890abcdef12345678. Một LLM được huấn luyện tốt có thể tạo ra kết quả như sau:
Ví dụ 1: Tóm tắt Lỗ hổng Ưu tiên
Địa chỉ hợp đồng thông minh: 0x1234567890abcdef1234567890abcdef12345678
Phân tích Lỗ hổng Bảo mật và Tác động Tuân thủ (Ưu tiên theo mức độ nghiêm trọng):
1. Lỗ hổng: Tấn công Reentrancy trong hàm withdraw().
Mô tả: Hàm này không kiểm tra số dư của người dùng trước khi gửi ether, cho phép kẻ tấn công gọi lại hàm này nhiều lần trước khi số dư được cập nhật, dẫn đến việc rút cạn toàn bộ số dư hợp đồng.
Tác động Tuân thủ: **Cao**. Gây ra mất dữ liệu nghiêm trọng (mất toàn bộ quỹ của người dùng) và thao túng bất hợp pháp.
2. Lỗ hổng: Integer Overflow/Underflow trong phép tính phí giao dịch.
Mô tả: Phép cộng hoặc trừ các giá trị liên quan đến phí có thể vượt quá giới hạn của kiểu dữ liệu, dẫn đến các giá trị không mong muốn làm sai lệch quá trình tính toán.
Tác động Tuân thủ: **Trung bình**. Có thể dẫn đến thao túng bất hợp pháp về phí hoặc phân phối sai lệch tài sản, nhưng mức độ nghiêm trọng phụ thuộc vào quy mô giao dịch.
3. Lỗ hổng: Visibility Modifier không phù hợp cho hàm setAdmin().
Mô tả: Hàm này được định nghĩa là public thay vì internal hoặc private, cho phép bất kỳ ai cũng có thể gọi để thay đổi người quản trị, ngay cả khi không có quyền.
Tác động Tuân thủ: **Cao đến Trung bình**. Gây ra truy cập trái phép và tiềm ẩn thao túng bất hợp pháp, tùy thuộc vào mức độ quan trọng của việc kiểm soát quản trị.
Ví dụ 2: Yêu cầu cung cấp thêm chi tiết (nếu LLM cần)
"Để phân tích mã nguồn của hợp đồng thông minh tại địa chỉ 0x9876543210fedcba9876543210fedcba98765432, tôi cần quyền truy cập vào mã nguồn hoặc một bản ghi chi tiết về logic của nó. Hiện tại, tôi chỉ có thể suy đoán dựa trên các mẫu lỗ hổng phổ biến.
Tuy nhiên, dựa trên mô tả yêu cầu của bạn, tôi ưu tiên tìm kiếm các vấn đề sau đây liên quan đến tuân thủ:
1. Kiểm soát quyền truy cập (Access Control): Liệu các hàm nhạy cảm (như chuyển token, thay đổi quyền sở hữu, cập nhật tham số quan trọng) có được bảo vệ đúng cách chỉ cho phép các chủ sở hữu/người quản trị hợp lệ truy cập không? Lỗ hổng ở đây có thể dẫn đến truy cập trái phép và thao túng bất hợp pháp.
2. Tính toàn vẹn của dữ liệu (Data Integrity): Có bất kỳ logic nào có thể dẫn đến việc ghi đè hoặc xóa dữ liệu quan trọng một cách không mong muốn không? Các lỗ hổng như reentrancy hoặc các lỗi trong việc xử lý tình huống ngoại lệ có thể gây mất dữ liệu.
3. Minh bạch và Công bằng trong Giao dịch: Các phép tính liên quan đến tokenomics, phí, hoặc phân phối có dễ bị thao túng không? Các lỗ hổng như integer overflow/underflow hoặc logic tính toán sai có thể dẫn đến thao túng bất hợp pháp.
Vui lòng cung cấp thêm thông tin về các chức năng cụ thể của hợp đồng nếu bạn cần một phân tích chi tiết hơn về các tác động tuân thủ."
👉 Tóm lại
Prompt template này là một công cụ mạnh mẽ và được thiết kế tốt để khai thác khả năng của LLM trong việc phân tích bảo mật hợp đồng thông minh. Nó xác định rõ ràng đối tượng cần phân tích (hợp đồng thông minh tại địa chỉ cụ thể), mục tiêu (lỗ hổng bảo mật gây vấn đề tuân thủ), phạm vi (mất dữ liệu, thao túng, truy cập trái phép) và phương pháp tiếp cận (ưu tiên theo mức độ nghiêm trọng). Sự rõ ràng này giúp LLM tạo ra các kết quả đầu ra có liên quan, có cấu trúc và hữu ích, đặc biệt quan trọng trong lĩnh vực nhạy cảm và phức tạp như bảo mật blockchain và tuân thủ pháp lý.
