所谓的形式化验证，简单而言就是用数学工具进行验证的方法，把代码编成数学模型，从设计到实现整个流程，通过证明手段来证明代码是完备安全的。
形式化验证作为成都链安的核心技术之一，已经帮助上千份智能合约解决安全问题。可能很多人会问，为什么人工不能检测到的问题，形式化验证可以呢？
这是因为，对于形式化验证，可以无需理解合约具体实现的细节，无需构造特定的场景，无需数据枚举；通过逻辑关系凝练出可复用的安全属性，对合约每条路径都会进行严谨的数学公式推理，自动检测每个可能的系统状态及操作，计算出可满足的解，并根据求解结果对比是否违反安全属性最终检测出每条路径下可能存在的安全问题。
以太坊网络当前已销毁140.16万枚ETH:金色财经报道，据Ultrasound数据显示，截止目前，以太坊网络总共销毁1,401,639.46枚ETH。其中，OpenSea销毁151840.92枚ETH，ETHtransfers销毁136535.51枚ETH，UniswapV2销毁115337.91枚。
注：自以太坊伦敦升级引入EIP-1559后，以太坊网络会根据交易需求和区块大小动态调整每笔交易的BaseFee，而这部分的费用将直接燃烧销毁。[2022/1/9 8:35:45]
以太坊合并“后时代”，智能合约安全同样不可忽视，今天，我们为大家准备了一个以太坊生态的案例，看看下面这份合约是如何在我们的智能合约形式化验证平台“链必验”检测出漏洞的。
以太坊未确认交易为121,240笔:金色财经消息，据OKLink数据显示，以太坊未确认交易121,240笔，当前全网算力为329.43TH/s，全网难度为4.38P，当前持币地址为53,589,958个，同比增加139,254个，24h链上交易量为4,062,567.98ETH，当前平均出块时间为13s。[2021/1/27 14:09:52]
链必验，是一款全球领先的“一键式”智能合约形式化验证平台。检测准确率高达97%以上，精确定位风险代码位置并给出修改建议，自动检测智能合约80余项的常规安全漏洞及功能逻辑缺陷。现已拥有生态用户10万+，是全球首套同时支持蚂蚁链、腾讯区块链、FISCO-BCOS、Fabric等的智能合约形式化验证平台。可以极大提高智能合约的人工审计效率，有效降低安全隐患遗漏风险。
01.
动态 | 当前以太坊未确认交易数为38813笔:据Etherscan.io数据显示，当前以太坊未确认交易数为38813笔。以太坊全网算力为179.04TH/s，当前挖矿难度2237.20TH，交易处理能力9.1TPS。[2019/8/24]
准备需要验证的示例Wizard_game.sol
说明：
原合约为以太坊上真实存在的一个巫师决斗合约。为了看起来简单明了并且能够使用形式化检测验证问题，本合约根据逻辑关系只保留巫师决斗超时的处理接口；
resolveTimedOutDuel是更新处理超时情况下的巫师决斗结果的接口；
其中每个巫师有自己的决斗场和决斗能量；
若巫师1满足胜利条件，则将巫师2的决斗能量转移给巫师1，再将巫师2的决斗能量清零。
声音 | BM：比特币和以太坊是可变的协议 更容易导致合谋:据引力观察报道，BM表示，当采用哈希算力投票来改变规则时，中本聪关于去信任化的自由（politics free）货币的设想破灭了。一个真正的自由体系有着不变的规则。比特币和以太坊是可变的协议，比eos更容易导致合谋。[2018/10/2]
2.合约上传
新增项目
在“链必验”工具中创建需要检测的项目。本次检测的项目为ETH类型项目，那么根据需求点击工具左上方“新增项目”按钮，输入项目名称，选择项目类型，点击确定。
新增合约文件夹
选择刚创建好的项目，点击工具左上方的“新增合约文件夹”按钮，输入文件夹名称。
上传合约文件
选择刚创建好的文件夹，点击工具左上方的“上传”按钮，上传准备好检测的合约文件。
3.合约检测
新增项目
将待检测合约上传完成之后，选择此合约，按照合约内容输入检测参数，然后点击开始检测。
4.查看结果
待合约检测完成之后，查看检测结果，通过代码定位、错误描述、修复建议了解明确该漏洞的具体信息，然后查看代码逻辑寻找问题并进行修复。
5.结果分析
经分析，产生此漏洞的原因是在执行resolveTimedOutDuel接口更新巫师1和巫师2的决斗属性时，未考虑巫师1和巫师2相等的情况，在此场景下，巫师1的决斗能量会先翻倍，然后再清零，导致巫师1状态更新前后总的决斗能量发生了改变，所以导致了assert断言的失败。
6.问题解决
此时在resolveTimedOutDuel接口中添加一个限制条件“require(wizardId1!=wizardId2);”，确保在执行决斗属性更新时巫师1和巫师2不相等，查看是否还存在此问题。
7.漏洞检测难度人工难以察觉，随机测试难以出现这种情况
对于智能合约的验证，通常是伴随人工验证，靠自身经验不断尝试枚举各项可能不满足的输入条件，从而比对输出来判断是否存在漏洞；其存在的问题就是人工成本昂贵，测试时无法覆盖到所有的路径，测试具有一定的机械性、重复性、工作量往往较大。
而对于智能合约的另外一种验证方式-fuzzing模糊测试，虽然可以解决人工成本昂贵的问题，但是由于其没有实际执行规则机制原因，仅靠“蛮力”不断枚举各个输入，同样存在可能出现某种输入漏掉的问题，并且无法根据路径检测出一些逻辑性的漏洞。
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