DogeFuzz : um framework extensível para estudos de fuzzing na análise dinâmica de Smart Contracts

Abstract

Smart contracts são programas Turing-completo que são executados em uma rede Blockchain. Muitas vezes, este tipo de programa armazena ativos digitais valiosos e em um Blockchain como o Ethereum, o bytecode de cada smart contract está público e transparente, e por isso, pode ser acessado por qualquer um. Isso faz com que este tipo de programa seja alvo constante de ataques e que a segurança de um contrato seja algo crítico. Este trabalho visa apresentar uma ferramenta flexível (chamada DogeFuzz) de forma que seja possível experimentar diferentes técnicas de fuzzing na análise dinâmica de smart contracts. Entre as estratégias de fuzzing existentes, exploramos os benefícios de se utilizar as técnicas de greybox fuzzing e directed greybox fuzzing direcionada a instruções críticas de um smart contract. Foi mostrado, por meio de um experimento com cerca de 300 smart contracts, que estas técnicas conseguiram encontrar vulnerabilidades mais rapidamente que uma estratégia de fuzzing simples como blackbox fuzzing, que gera inputs completamente aleatórios. Além disso, concluímos que uma ferramenta de fuzzing necessita ter tempo para gerar uma quantidade grande de inputs para explorar melhoras as vulnerabilidades existentes nos smart contracts e que novas pesquisas em cima do DogeFuzz devem levar isto em consideração na hora de planejar o experimento. E por fim, foi feita uma análise da relação de métricas (como cobertura, tempo de execução, e instruções críticas executadas) e a detecção de vulnerabilidades, e foi notado que algumas vulnerabilidades possuíam uma certa relação com estas métricas que foram colhidas durante a execução do experimento.