本文深入分析了 Uniswap V1 的架构、核心 AMM 模型(包括恒定乘积公式)、以及 Factory 和 Exchange 合约的设计。同时,着重讨论了V1版本中发现的安全漏洞,例如重入漏洞和价格操纵风险,以及它们对DeFi生态系统的影响。最后总结了Uniswap V1在DeFi发展中的重要地位,以及它为后续版本和整个行业提供的宝贵经验教训。
本文深入分析了 Balancer V3 的架构、安全模型以及与 DeFi 协议安全集成的最佳实践。Balancer V3 通过引入单例 Vault、瞬时账户、内置 BPT 管理和原生利率及小数缩放等技术,实现了从 DEX 到可编程流动性平台的转变,为开发者提供了安全、灵活和高效的基础设施。
本文深入分析了 Curve Finance 协议的各个方面,包括 v1 和 v2 版本的 AMM 机制、crvUSD 稳定币及其 LLAMMA 算法,以及 veCRV 的治理和激励模型。同时,还详细回顾了 Curve 历史上发生的安全事件,并为开发者和审计人员提供了一份全面的安全检查清单,旨在帮助他们更安全地集成和使用 Curve 协议。
Zealynx 是一家位于波兰的区块链安全公司,由安全专家 Carlos 领导,为 DeFi 和 Web3 团队提供智能合约审计和区块链安全解决方案。Zealynx 的核心服务包括 Solidity、Rust、Cairo、Sway 和 Solana 智能合约审计,以及渗透测试和 Web3 钱包安全等服务,并为 Lido Finance 等知名项目提供服务。
文章探讨了DeFi安全审计在2026年的发展趋势,指出AI将作为“初级审计员”辅助人类专家,提高审计效率和覆盖范围。强调了人工审核在理解协议逻辑、业务风险和创造性攻击场景中的重要性,并提供了为应对2026年审计环境的准备建议,例如完善文档、识别不变量、编写清晰的代码和进行全面测试。
现代去中心化应用(dApps),特别是 DeFi 中的 dApps,严重依赖 TypeScript。
本文作者分享了参与Burve协议安全审计竞赛的经验,通过导师的帮助,将大型代码库分解为小模块,结合现代工具进行代码探索和动态测试,最终取得第八名的成绩。作者还总结了在审计过程中未能发现的漏洞,包括累积精度误差、外部依赖风险以及经济模型缺陷等,强调了团队合作和持续学习的重要性。
文章讨论了AI在Web3中的应用所带来的安全风险,尤其强调了AI红队(Red Teaming)的重要性。
本文介绍了智能合约审计的重要性以及2025年智能合约审计的成本。智能合约审计对于区块链项目的安全性和完整性至关重要,它可以识别潜在漏洞并加强防御。文章还探讨了影响审计价格的因素,以及如何充分利用审计预算,并推荐了Zealynx公司作为智能合约审计的合作伙伴。
本文介绍了如何使用 Aderyn(一个基于 Rust 的 Solidity 静态分析器)创建一个自定义检测器,用于检测 Solidity 代码中常见的“先除后乘”的错误。文章详细解释了该错误可能导致的精度损失问题,并提供了逐步指南,包括编写包含漏洞的合约、分析抽象语法树(AST)、以及在 Rust 中实现和测试检测器。