Перейти к основному содержимому

Анализ аудитов: ИИ-агент для криптоиндустрии и Web3-инфраструктуры

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Сложность анализа аудитов: В криптоиндустрии и Web3-инфраструктуре аудиты смарт-контрактов и блокчейн-протоколов требуют глубокого понимания кода и контекста, что занимает много времени и ресурсов.
  2. Риски уязвимостей: Недостаточный анализ может привести к уязвимостям, которые могут быть использованы злоумышленниками.
  3. Недостаток экспертов: Ограниченное количество квалифицированных специалистов для проведения аудитов.
  4. Необходимость автоматизации: Ручной анализ аудитов не масштабируется для растущих проектов.

Типы бизнеса​

  • Криптобиржи
  • Децентрализованные приложения (dApps)
  • Блокчейн-стартапы
  • Инфраструктурные проекты Web3
  • Инвестиционные фонды, работающие с криптоактивами

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматический анализ кода: Агент анализирует смарт-контракты и блокчейн-протоколы на наличие уязвимостей и ошибок.
  2. Генерация отчетов: Создание детализированных отчетов с рекомендациями по устранению проблем.
  3. Прогнозирование рисков: Оценка потенциальных рисков на основе исторических данных и текущего состояния кода.
  4. Интеграция с CI/CD: Автоматическая проверка кода перед деплоем.
  5. Мультиагентное взаимодействие: Возможность работы нескольких агентов для анализа крупных проектов.

Возможности использования​

  • Одиночный агент: Для небольших проектов или отдельных компонентов.
  • Мультиагентная система: Для крупных проектов с распределенной инфраструктурой.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Для анализа исторических данных и прогнозирования рисков.
  • NLP (Natural Language Processing): Для анализа документации и комментариев в коде.
  • Статический анализ кода: Для выявления уязвимостей и ошибок.
  • Графовые нейронные сети: Для анализа сложных зависимостей в коде.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Агент собирает данные из репозиториев, блокчейн-сетей и документации.
  2. Анализ: Проводит статический и динамический анализ кода, используя машинное обучение и NLP.
  3. Генерация решений: Формирует отчеты с рекомендациями и прогнозами.
  4. Интеграция: Встраивается в CI/CD pipeline для автоматической проверки кода.

Схема взаимодействия​

[Репозиторий кода] -> [Сбор данных] -> [Анализ кода] -> [Генерация отчетов] -> [Интеграция в CI/CD]

Разработка агента​

Этапы разработки​

  1. Сбор требований: Анализ бизнес-процессов и определение ключевых задач.
  2. Анализ процессов: Изучение текущих процессов аудита и выявление точек автоматизации.
  3. Подбор решения: Адаптация готовых решений или разработка с нуля.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующие процессы.
  5. Обучение: Обучение моделей на исторических данных и текущих проектах.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции через OpenAPI​

  1. Регистрация: Зарегистрируйтесь на платформе и получите API-ключ.
  2. Настройка: Настройте агента для работы с вашими репозиториями и блокчейн-сетями.
  3. Интеграция: Встройте агента в ваш CI/CD pipeline через API.
  4. Мониторинг: Отслеживайте результаты анализа через веб-интерфейс или API.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "api_key": "your_api_key",
  "repository_url": "https://github.com/your/repo",
  "blockchain_network": "Ethereum"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "risk_level": "medium",
  "vulnerabilities": [
    {
      "type": "reentrancy",
      "severity": "high",
      "recommendation": "Use checks-effects-interactions pattern"
    }
  ]
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "api_key": "your_api_key",
  "action": "update_data",
  "repository_url": "https://github.com/your/repo"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Data updated successfully"
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "api_key": "your_api_key",
  "repository_url": "https://github.com/your/repo",
  "analysis_type": "static"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "analysis_results": [
    {
      "file": "contract.sol",
      "issues": [
        {
          "line": 45,
          "type": "uninitialized_storage_pointer",
          "severity": "medium"
        }
      ]
    }
  ]
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "api_key": "your_api_key",
  "action": "start_analysis",
  "repository_url": "https://github.com/your/repo"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Analysis started"
}

Ключевые API-эндпоинты​

Основные эндпоинты​

  1. /api/start_analysis: Запуск анализа кода.
  2. /api/get_report: Получение отчета по анализу.
  3. /api/update_data: Обновление данных для анализа.
  4. /api/predict_risk: Прогнозирование рисков.

Примеры использования​

Кейс 1: Криптобиржа​

Задача: Автоматизация аудита смарт-контрактов для новой функциональности. Решение: Интеграция агента в CI/CD pipeline для автоматической проверки кода перед деплоем.

Кейс 2: Блокчейн-стартап​

Задача: Анализ уязвимостей в новом протоколе. Решение: Использование агента для статического и динамического анализа кода с генерацией отчетов.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение для вашего бизнеса.

Контакты