LLM驱动的区块链安全产品：从实践到理论——初步探讨

LLM 驱动的区块链安全产品：从实践到理论——初步探讨

1. 介绍

区块链安全领域目前正处于一个关键的技术转折点。大型语言模型（LLM）的兴起为升级和改造传统安全产品带来了前所未有的机遇。然而，整个行业仍然缺乏系统的理论指导和实践框架，来说明如何有效地将 LLM 技术整合到区块链安全产品的开发实践中。

本文旨在通过深入分析和实践总结来回答三个关键问题：首先，使用大型模型构建的区块链安全产品的理想形式应该是什么样的？其次，基于大型模型的安全工具应该如何科学地分类，这种分类的理论基础是什么？最后，这些理论框架如何在实际产品开发和应用中发挥指导作用？

2. 探索背景

自从 GPT-3.5 在 2023 年首次展示出卓越的能力以来，我便开始了对 LLM 在区块链安全领域应用的持续探索。在过去两年的实践中，我尝试了各种类型的安全产品开发，包括智能合约漏洞检测、安全审计工具、事件分析系统和自动化代码生成。这些实践使我深刻理解到，不同类型的安全产品在与 LLM 技术结合时，其实现方法、技术难度和最终效果都表现出显著的差异。

3. 在技术实践中发现的核心挑战

在实际产品开发过程中，我逐渐发现了一个重要的现象：并非所有类型的安全产品都能从 LLM 技术的增强中获得同等的好处。某些产品类型可以轻松获得令人满意的结果，而另一些产品类型则面临几乎无法克服的技术障碍。

以智能合约漏洞检测为例，尽管这是整个行业中最受关注的应用场景之一，但在实际开发中却遇到了巨大的挑战。LLM 在分析合约代码时经常产生大量的误报和漏报，很难达到生产环境所需的精度要求。相比之下，诸如安全审计建议生成之类的产品相对容易实现，因为 LLM 可以基于现有的安全知识库提供有价值的安全建议和最佳实践指导。

这种差异的存在促使我思考一个更深层次的问题：哪些因素决定了不同安全产品在 LLM 应用中的难度级别？要回答这个问题，我需要首先了解当前行业中普遍采用的开发方法。

4. 对当前通用开发方法的分析

在当前的产品开发实践中，最常见的方法是将传统的手动工作流程转换为基于 LLM 的自动化工作流程。这种转换通常涉及两个关键步骤：首先，分析和理解人类专家在执行相关安全任务时的思维过程和操作步骤；其次，设计相应的 LLM 交互机制，以模拟和重现这些专业工作流程。

在具体的技术实现层面，开发工作主要集中在两个核心工程领域：Prompt 工程和上下文工程。

Prompt 工程侧重于优化与 LLM 的交互方式，通过精心设计的 prompt 指导模型产生更准确和更有用的输出。这个过程通常需要多轮迭代优化，包括调整 prompt 结构、添加示例解释和优化输出格式。在区块链安全领域，prompt 工程的挑战在于如何将复杂的安全概念和分析逻辑转化为 LLM 可以理解和执行的指令。

上下文工程致力于优化信息获取和组织机制，确保 LLM 在执行任务时可以获得足够的相关信息。这包括设计有效的知识检索系统、构建专业的向量数据库以及开发智能信息过滤和排序机制。在处理智能合约安全问题时，上下文工程需要整合多个信息来源，如代码分析结果、历史漏洞数据和相关的安全标准。

然而，通过深入分析这两种工程方法的本质，我发现它们最终都在试图解决同一个根本问题：如何处理和利用 LLM 的概率性质。

5. 概率性质——理解 LLM 行为的关键

大型语言模型的核心是一种可以理解为“注意力”的机制，其本质是概率性的。当 LLM 处理输入信息时，它们通过复杂的概率计算来确定输出序列中每个 token 的选择。这种概率性质带来了两个重要的特征：一方面，它赋予 LLM 强大的泛化能力和创造力；另一方面，它也引入了不确定性和不可预测性。

在区块链安全应用中，这种概率性质的影响尤其明显。安全分析通常需要高精度和高可靠性，而 LLM 的概率性输出自然会与这种需求产生冲突。理解这种冲突的本质是设计有效的 LLM 安全产品的先决条件。

优化 prompt 工程的核心目标是通过优化输入来影响 LLM 的注意力分布，使其更有可能产生期望的输出。上下文工程试图通过提供更多相关和结构化的信息来减少输出的不确定性。这两种方法都在试图驾驭 LLM 的概率性质，而不是反对它。

基于这种理解，我开始从概率和不确定性的角度重新审视不同类型的安全产品，为后续的分类理论奠定基础。

6. 实践探索：对四种典型产品类型的深入分析

为了验证和发展我的理论假设，我在实际项目中尝试了四种不同类型的安全产品的开发：智能合约漏洞挖掘、安全代码检查列表生成、安全事件根本原因分析以及安全规范的自动化代码生成。

6.1 智能合约漏洞挖掘：最具挑战性的探索

漏洞挖掘代表了安全分析中最困难的一类任务。在这种情况下，大型模型面对的是完整的智能合约代码，需要发现其中可能存在的安全漏洞。这个过程的难度在于，我们事先不知道代码中是否真的存在漏洞，如果存在，又有多少个漏洞，以及它们分布在哪里。

在使用 LLM 进行漏洞挖掘时，我发现了一些显著的挑战。首先是极高的误报率，LLM 经常将正常的代码逻辑误认为潜在的漏洞。其次是漏报问题，真正的漏洞可能会因为过于复杂或隐藏而被忽略。最后是解释能力不足——即使 LLM 发现了真正的漏洞，它们提供的解释往往缺乏足够的技术深度和准确性。

经过大量的实验和优化，我认识到漏洞挖掘之所以困难，根本原因在于它属于“探索未知”的任务类型。在这样的任务中，搜索空间是开放的，目标是模糊的，成功的标准是不确定的。

6.2 安全事件根本原因分析：约束下的精确搜索

与漏洞挖掘形成鲜明对比的是安全事件的根本原因分析。在这种情况下，我们通常已经知道发生了安全事件，需要分析的是事件的具体原因和机制。

以 DeFi 协议的闪贷攻击为例，我们有明确的交易记录、执行轨迹和相关的合约代码。在这种情况下，LLM 的任务是在有限的信息空间内进行逻辑推理，找到导致攻击成功的关键因素。

实践证明，在相同的代码量下，LLM 在这类任务中的表现要好得多。尽管分析过程仍然复杂，但 LLM 可以有效地整合多源信息、进行逻辑推理，并提供相对准确的分析结果。关键的区别在于，这类任务有明确的分析目标和有限的搜索空间。

6.3 安全检查列表生成：基于知识的推荐提供

安全代码检查列表的生成代表了另一种类型的任务。在这种情况下，用户提供一段智能合约代码，系统需要生成相应的安全检查建议。

这类任务的特点是答案相对开放，没有绝对的对错标准。只要推荐的内容与代码相关，并符合一般的安全实践，就可以被认为是有价值的输出。LLM 在这类任务中表现出色，能够基于训练数据中的安全知识生成全面而实用的检查列表。

6.4 安全规范代码生成：多方案选择优化

最后一类是基于安全规范的自动化代码生成。用户提供功能需求和安全需求，系统需要生成符合规范的智能合约代码。

这类任务有趣的地方在于，通常存在多种正确的实现方法。只要生成的代码能够实现预期的功能并满足安全需求，就可以被认为是成功的输出。LLM 在代码生成方面的能力已得到广泛认可，并且在安全代码生成方面也显示出良好的潜力。

7. 构建分类理论框架

基于对上述四种类型产品的开发实践和深入分析，我逐渐认识到，这些差异的根源在于两个核心维度：信息确定程度和搜索空间性质。

信息确定程度维度反映了我们对问题答案的先验知识程度。在某些任务中，我们清楚地知道存在正确答案，并且大致了解答案的范围和特征。在另一些任务中，我们甚至不确定我们要寻找的目标是否存在。

搜索空间维度描述了寻找解决方案时需要探索的范围大小和结构特征。某些任务具有有限且结构化的搜索空间，而另一些任务则是开放且无界的。

基于这两个维度的交叉分析，我提出了以下基于 LLM 的安全工具的四种分类：

第一类：未知探索型（代表：漏洞发现）

这类工具面临着信息高度不确定和搜索空间开放的场景。分析人员不知道目标代码中是否存在漏洞，也不知道可能存在的漏洞类型和数量。

核心特征：

• 信息状态：完全未知，无法预测是否存在结果
• 搜索空间：开放式，边界模糊
• 认知模式：发散思维，需要创造性的探索
• 成功标准：发现任何有价值的异常模式或潜在问题
• 方法特点：启发式搜索，严重依赖直觉和积累的经验

技术挑战：

这类工具的开发面临着最大的技术挑战。LLM 需要在没有明确目标的情况下进行探索性分析，要求模型具备极强的推理能力和创造性思维。同时，由于缺乏明确的成功标准，评估和优化这类工具的有效性变得非常困难。

优化策略：

为了提高这类工具的实用性，可以考虑引入约束来缩小搜索空间。例如，专注于特定类型的漏洞检测或分析特定的智能合约模式。

第二类：定向搜索型（代表：根本原因分析）

这类工具处理的是已知存在问题，需要在有限范围内找到特定答案的场景。

核心特征：

• 信息状态：问题肯定存在，答案在可确定范围内
• 搜索空间：具有约束边界，结构相对清晰
• 认知模式：逻辑推理，基于因果关系追踪
• 成功标准：找到准确的根本原因或关键因素
• 方法特点：系统排除法，基于证据链进行推理

技术优势：

这类工具可以充分利用 LLM 的逻辑推理能力。由于搜索空间相对有限，LLM 可以更集中和深入地进行分析，从而提供更准确和有价值的结果。

应用前景：

定向搜索型工具在实际应用中具有巨大的发展潜力，包括交易失败分析、合约状态异常诊断、跨链操作故障排除以及许多其他场景。

第三类：多方案选择型（代表：代码编写）

这类工具面临着需求明确，存在多条可行实现路径的场景。

核心特征：

• 信息状态：需求和目标明确，存在多条可行路径
• 搜索空间：结构化，包含多个可选分支和组合
• 认知模式：权衡决策，需要在多个选项中做出优化选择
• 成功标准：为特定需求选择最合适的解决方案组合
• 方法特点：多维度评估，需要在不同因素之间进行动态平衡

技术特点：

LLM 可以在这类任务中展示其强大的生成能力和组合优化能力。关键在于设计有效的评估机制，以帮助 LLM 在众多可行选项中选择最佳方案。

扩展应用：

除了代码生成，这类工具还可以扩展到安全配置生成、测试策略设计、架构解决方案推荐以及许多其他领域。

第四类：建议型（代表：审计建议、代码审计提示）

这类工具基于现有知识和最佳实践，向用户提供相关建议和指导。

核心特征：

• 信息状态：相关标准和最佳实践已经明确
• 搜索空间：结构化知识库，边界清晰
• 认知模式：模式匹配，将现有知识应用于特定场景
• 成功标准：提供完整、适用的推荐列表
• 方法特点：知识检索和规则映射，侧重于知识的有效组织和呈现

相对容易实现：

这类工具的开发相对简单，主要的挑战在于如何构建高质量的知识库，以及如何基于特定场景进行智能知识匹配和推荐。

商业价值：

虽然技术难度相对较低，但这类工具通常具有较高的实用价值和商业潜力，能够有效提高用户的工作效率。

8. 分类理论的深度解释力

这个分类框架不仅描述了不同工具类型的表面特征，更重要的是，揭示了决定实现难度的深层规律：当答案不确定程度和搜索空间开放程度呈正相关时，实现难度呈指数级增长。

从概率论的角度来看，LLM 的输出本质上是对输入的概率性响应。当任务目标越模糊，搜索空间越开放时，LLM 需要在更大的概率空间中进行抽样，自然导致输出不确定性的增加。

具体到我们提出的四种类型的工具（可以在 https://llm4sec.net/ 查看）：

未知探索型工具面临着双重不确定性：不知道目标是否存在，也不知道搜索边界在哪里。这使得 LLM 很难形成有效的注意力焦点，从而难以保证输出质量。

定向搜索型工具虽然具有有限的搜索空间，但仍然需要精确的逻辑推理。LLM 需要在约束条件下进行深入分析，对模型的推理能力提出了很高的要求。

多方案选择型工具具有丰富的答案空间，允许 LLM 在多个可行选项中进行选择，降低了对单一最佳方案的依赖。

建议型工具最容易实现，因为它们主要依赖于对现有知识的重组和呈现，可以充分利用 LLM 的生成能力。

9. 理论框架的实践应用指导

这个分类框架不仅具有理论价值，更重要的是，具有实践效用。观察当前的工业实践，几乎所有基于大型模型的区块链安全产品都集中在漏洞挖掘领域。从理论角度来看，这恰恰选择了四类中最具挑战性的方向——未知探索型任务，其答案最不确定、搜索空间最开放、实现难度最高。

这种现象既有技术发展的路径依赖因素，也反映了市场驱动的力量，即漏洞挖掘是最突出的安全需求。然而，对于希望将大型模型应用于安全产品的企业和产品设计者来说，没有必要严格遵循这条传统路径。

基于分类理论，我们可以采取更灵活和更具战略性的产品设计方法。对于未知探索型的漏洞挖掘，我们可以通过降维策略来优化实现难度。例如，通过限制特定漏洞类型、缩小业务场景范围或专注于特定代码模式，我们可以将开放的搜索空间转换为相对受限的搜索范围。这可以将未知探索型任务转变为定向搜索型或多方案选择型，从而显著提高实现的可行性。

另一个重要的应用方向是充分探索定向搜索型和多方案选择型产品的潜在场景。由于这两种类型的产品与未知探索型相比，具有更高的实现可行性和成功概率，我们应该系统地识别和开发符合这些特征的安全应用场景，从而构建更多样化和实用的产品矩阵。

10. 跨类别混合应用

更有趣的是，我们可以设计跨越多个类别的复合产品。例如，一个完整的安全审计平台可以集成建议型检查列表、多方案选择型修复建议、定向搜索型问题分析和有限范围的未知探索型漏洞检测。这种混合应用既可以利用每个类别的优势，又可以通过相互补充来提高整体有效性。

11. 重新思考产品策略

从商业角度来看，这种分类理论建议我们应该重新评估产品优先级。与其在最困难的漏洞挖掘领域进行激烈竞争，不如在其他相对更容易实现且具有同样强大市场需求的类别中寻求突破。例如，定向搜索型的故障诊断工具可能比通用的漏洞扫描器更容易获得用户认可，因为它们可以提供更准确和更有针对性的解决方案。

通过这种系统的场景探索和分类应用，我们不仅可以构建一个更完整的安全产品生态系统，还可以为大型模型在区块链安全领域的应用开辟更多切实可行的发展道路。

• 原文链接： medium.com/@nerbonic/llm...
• 登链社区 AI 助手，为大家转译优秀英文文章，如有翻译不通的地方，还请包涵～