Nghiên Cứu Phương Pháp Khai Thác Tự Động Lỗ Hổng Bảo Mật Trên Hợp Đồng Thông Minh

Khóa luận tốt nghiệp an toàn thông tin nghiên cứu phương pháp khai thác tự động lỗ hổng bảo mật trên hợp đồng thông minh, tập trung vào giải pháp nâng cao bảo mật blockchain.

• Tác giả: Phùng Ngọc Huyền
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Tấn Cẩm
• Trường học: Trường Đại học Công nghệ Thông tin
• Chuyên ngành: An toàn thông tin
• Đề tài: Phương Pháp Khai Thác Tự Động Lỗ Hổng Bảo Mật Trên Hợp Đồng Thông Minh
• Loại tài liệu: Khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• MỤC LỤC
• DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
• DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU
• TÓM TẮT KHÓA LUẬN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Giới thiệu vấn đề
• 1.2. Phương pháp nghiên cứu
• 1.3. Những thách thức
• 1.4. Mục tiêu, đối tượng, và phạm vi nghiên cứu
• 1.4.1. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.4.2. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4.3. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Cấu trúc khóa luận tốt nghiệp
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Hợp đồng thông minh
• 2.1.1. Hợp đồng thông minh là gì
• 2.1.2. Đặc điểm của hợp đồng thông minh
• 2.1.3. Một số ứng dụng của hợp đồng thông minh
• 2.1.4. Các loại lỗi thường gặp trong hợp đồng thông minh
• 2.1.5. Application Binary Interface
• 2.1.6. Abstract Syntax Tree
• 2.2. Các thành phần chính
• 2.3. Các hình thức tiếp cận
• 2.3.1. Từ Reinforcement Learning đến Deep Reinforcement Q-Learning và Deep Recurrent Q-Learning
• 2.3.2. Recurrent neural network
• 2.3.3. Deep Recurrent Q-Network
• 2.4. Mô hình không gian vector
• 2.4.1. Mô hình word2vec
• 2.4.2. Mô hình FastText
• 2.5. Tình hình nghiên cứu và các công trình liên quan
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH KHAI THÁC LỖ HỔNG HỢP ĐỒNG THÔNG MINH
• 3.1. Mô hình tạo ra chuỗi lời gọi hàm
• 3.2. Tổng quan mô hình đề xuất
• 3.3. Chi tiết mô hình đề xuất
• 3.4. Luồng hoạt động mô hình đề xuất
• 4. CHƯƠNG 4: THÍ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 4.1. Cấu hình thực nghiệm
• 4.2. Hiện thực thí nghiệm
• 4.2.1. Tập dữ liệu
• 4.2.2. Mô tả và triển khai hợp đồng thông minh lên môi trường
• 4.2.3. Trình sinh ra hợp đồng tấn công
• 4.2.4. Xây dựng hệ thống tạo chuỗi lời gọi hàm trong giao dịch
• 4.3. Kết quả thí nghiệm
• 4.3.1. Thực hiện huấn luyện
• 4.3.2. Thực hiện kiểm tra sau khi đã huấn luyện
• 4.3.3. Mức độ ảnh hưởng của phần thưởng đối với hiệu quả mô hình
• 4.3.4. Mức độ đa dạng của các hành động
• 4.3.5. Hành động làm ảnh hưởng khả năng thực thi
• 4.3.6. Sự vượt trội của công cụ SCE so với các công cụ hiện có
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN
• 5.1. Kết luận
• 5.2. Nhược điểm
• 5.3. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về phương pháp khai thác tự động lỗ hổng bảo mật trên hợp đồng thông minh

Khóa luận tập trung vào việc nghiên cứu và phát triển phương pháp khai thác tự động các lỗ hổng bảo mật trên hợp đồng thông minh, một vấn đề cấp thiết trong lĩnh vực công nghệ blockchain. Hợp đồng thông minh, mặc dù mang lại nhiều lợi ích như tính minh bạch và tự động hóa, lại tiềm ẩn nhiều rủi ro bảo mật do các lỗi lập trình. Việc tự động hóa bảo mật giúp giảm thiểu thời gian và chi phí kiểm tra, đồng thời tăng độ tin cậy của các giao dịch trên blockchain.

1.1. Giới thiệu vấn đề

Hợp đồng thông minh là một phần không thể thiếu trong các dự án blockchain, nhưng chúng thường chứa các lỗ hổng bảo mật do quá trình lập trình không chặt chẽ. Việc khai thác tự động các lỗ hổng này giúp phát hiện và sửa chữa lỗi trước khi chúng gây ra tổn thất lớn. Đây là một nghiên cứu quan trọng nhằm tăng cường an ninh mạng và độ tin cậy của các hệ thống blockchain.

1.2. Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp học tăng cường để xây dựng công cụ tự động hóa bảo mật, kết hợp với các mô hình và thuật toán phù hợp nhằm tối ưu hóa hiệu quả khai thác. Công cụ này giúp giảm thời gian phát hiện lỗi và tăng tỷ lệ khai thác thành công, đồng thời tích lũy dữ liệu để cải thiện hiệu suất trong các lần khai thác tiếp theo.

II. Cơ sở lý thuyết và các loại lỗ hổng bảo mật

Chương này trình bày các kiến thức nền tảng về hợp đồng thông minh, các loại lỗ hổng bảo mật thường gặp, và cách thức khai thác chúng. Đặc biệt, nghiên cứu tập trung vào lỗi Reentrancy, một trong những lỗ hổng phổ biến và nguy hiểm nhất trong hợp đồng thông minh.

2.1. Hợp đồng thông minh và đặc điểm

Hợp đồng thông minh là các chương trình tự động thực thi trên blockchain, không cần sự can thiệp của bên thứ ba. Chúng có tính bất biến và phi tập trung, nhưng cũng dễ bị tấn công nếu không được lập trình cẩn thận. Các đặc điểm này làm cho việc kiểm tra hợp đồng thông minh trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.

2.2. Các loại lỗ hổng bảo mật

Nghiên cứu liệt kê các loại lỗ hổng phổ biến như Reentrancy, Integer Overflow, và Unchecked External Calls. Trong đó, lỗi Reentrancy được phân tích chi tiết với ví dụ cụ thể từ sự cố The DAO năm 2016, khiến hàng triệu đô la bị đánh cắp do lỗi lập trình.

III. Mô hình khai thác lỗ hổng tự động

Chương này giới thiệu mô hình đề xuất để tự động hóa quá trình khai thác lỗ hổng trên hợp đồng thông minh. Mô hình sử dụng học tăng cường để tạo ra chuỗi lời gọi hàm, giúp phát hiện và khai thác các lỗ hổng một cách hiệu quả.

3.1. Tổng quan mô hình

Mô hình đề xuất bao gồm các bước: trích xuất thuộc tính hợp đồng, tạo hành động, và xây dựng chuỗi giao dịch có khả năng khai thác lỗ hổng. Quá trình này được tối ưu hóa để giảm thời gian và tăng độ chính xác.

3.2. Chi tiết mô hình

Mô hình sử dụng Deep Recurrent Q-Network (DRQN) để học cách tạo chuỗi lời gọi hàm hiệu quả. Các thử nghiệm cho thấy mô hình này vượt trội so với các phương pháp truyền thống về thời gian huấn luyện và tỷ lệ khai thác thành công.

IV. Thí nghiệm và đánh giá

Chương này trình bày các thí nghiệm được thực hiện để đánh giá hiệu quả của mô hình đề xuất. Kết quả cho thấy mô hình tự động hóa bảo mật này có khả năng phát hiện và khai thác lỗ hổng nhanh chóng và chính xác hơn so với các công cụ hiện có.

4.1. Cấu hình thí nghiệm

Thí nghiệm được thực hiện trên các hợp đồng thông minh mẫu, sử dụng môi trường giả lập Ganache để mô phỏng mạng blockchain. Các thông số như thời gian huấn luyện, tỷ lệ khai thác thành công, và độ đa dạng của hành động được ghi lại và phân tích.

4.2. Kết quả thí nghiệm

Kết quả cho thấy mô hình DRQN đạt hiệu suất cao hơn so với DQN về thời gian huấn luyện và tỷ lệ khai thác thành công. Đặc biệt, mô hình này có khả năng xử lý các hợp đồng phức tạp với độ chính xác cao.

V. Kết luận và hướng phát triển

Khóa luận kết luận rằng phương pháp tự động hóa bảo mật đề xuất có hiệu quả cao trong việc phát hiện và khai thác các lỗ hổng bảo mật trên hợp đồng thông minh. Tuy nhiên, vẫn còn một số hạn chế cần được cải thiện trong tương lai.

5.1. Kết luận

Phương pháp đề xuất giúp tăng cường bảo mật blockchain bằng cách tự động hóa quá trình kiểm tra và khai thác lỗ hổng. Điều này giúp giảm thiểu rủi ro và tăng độ tin cậy của các giao dịch trên blockchain.

5.2. Hướng phát triển

Trong tương lai, nghiên cứu có thể mở rộng để xử lý các loại lỗ hổng phức tạp hơn và tích hợp thêm các công cụ phân tích lỗ hổng tiên tiến để tăng cường hiệu quả của hệ thống.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong xu hướng phát triển của công nghệ thông tin và chuyển đổi số, công nghệ blockchain cùng hợp đồng thông minh (smart contracts) đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như tài chính phi tập trung (DeFi), quản lý chuỗi cung ứng, bảo hiểm, bất động sản và bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ. Hợp đồng thông minh là các đoạn mã lệnh được triển khai và thực thi tự động trên mạng blockchain, cho phép thực hiện các giao dịch minh bạch, phi tập trung và không cần thông qua bên thứ ba đáng tin cậy.

Tuy nhiên, tính chất bất biến (immutability) của blockchain đặt ra những thách thức nghiêm trọng về an toàn thông tin: một khi hợp đồng thông minh đã được triển khai lên mạng lưới, mã nguồn không thể chỉnh sửa hay dừng lại đột ngột nếu xảy ra sự cố. Khi tồn tại lỗ hổng bảo mật, kẻ tấn công có thể khai thác để chiếm đoạt tài sản và làm thay đổi trạng thái của hợp đồng, điển hình như sự cố "The DAO" trên mạng Ethereum năm 2016 gây thiệt hại hàng triệu USD.

Trong thực tế, số lượng hợp đồng thông minh được triển khai là rất lớn. Việc kiểm thử và khai thác lỗ hổng bằng phương pháp thủ công tiêu tốn nhiều thời gian và nhân lực. Đồng thời, việc khai thác thành công một hợp đồng thường không thể chỉ dựa vào một lời gọi hàm đơn lẻ mà đòi hỏi phải thiết lập một chuỗi các lời gọi hàm (transaction sequence) hợp lệ, theo đúng thứ tự logic và trạng thái của hợp đồng. Xuất phát từ bối cảnh đó, khóa luận tập trung nghiên cứu giải pháp tự động hóa quá trình khai thác lỗ hổng trên hợp đồng thông minh bằng kỹ thuật học tăng cường.

Mục tiêu nghiên cứu

1. Nghiên cứu và ứng dụng phương pháp học tăng cường (Reinforcement Learning) để tự động sinh ra chuỗi lời gọi hàm nhằm khai thác thành công các hợp đồng thông minh có chứa lỗ hổng bảo mật trong thời gian ngắn.
2. Tích lũy và tối ưu hóa dữ liệu khai thác thành công để cải thiện hiệu suất cho các lần khai thác tiếp theo.
3. Xây dựng công cụ thực nghiệm, đánh giá hiệu năng mô hình so với các phương pháp tiếp cận hiện có và đề xuất hướng mở rộng.

Đối tượng nghiên cứu

1. Hợp đồng thông minh (Smart contracts) chạy trên nền tảng blockchain (đặc biệt là Ethereum/Solidity).
2. Các loại lỗ hổng bảo mật thường gặp trong hợp đồng thông minh.
3. Các mô hình học tăng cường (Q-Learning, Deep Q-Network - DQN, Deep Recurrent Q-Network - DRQN).
4. Các phương pháp đánh giá độ hiệu quả của mô hình khi khai thác tự động lỗ hổng hợp đồng thông minh.

Phạm vi nghiên cứu

• Phạm vi kỹ thuật: Trích xuất các thuộc tính tĩnh và động của hợp đồng thông minh từ giao diện nhị phân ứng dụng (ABI) và cây cú pháp trừu tượng (AST); xây dựng không gian trạng thái, không gian hành động và hệ thống phần thưởng để huấn luyện tác tử sinh chuỗi giao dịch khai thác.
• Môi trường thực nghiệm: Triển khai và thử nghiệm mô phỏng trên mạng blockchain cục bộ Ganache.
• Giới hạn bài toán: Tập trung vào các mẫu lỗ hổng phổ biến có thể mô hình hóa trạng thái (như Reentrancy, Suicidal); chưa xử lý các hợp đồng có logic tính toán kinh doanh quá phức tạp.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và khái niệm nền tảng

Khóa luận xây dựng trên các khối kiến thức chuyên ngành an toàn thông tin và trí tuệ nhân tạo:

Khái niệm / Công nghệ	Vai trò trong nghiên cứu
Hợp đồng thông minh (Smart Contracts)	Đối tượng kiểm thử, chạy mã byte trên máy ảo Ethereum (EVM), có đặc tính tự động hóa, phi tập trung và bất biến.
Application Binary Interface (ABI)	Giao diện nhị phân chuẩn hóa giúp trích xuất danh sách hàm, tham số, kiểu dữ liệu và sự kiện để tương tác với hợp đồng.
Abstract Syntax Tree (AST)	Cấu trúc cây cú pháp phân tích từ tệp mã nguồn Solidity (.sol), dùng để trích xuất cấu trúc ngữ pháp và luồng điều khiển.
Markov Decision Process (MDP)	Khung toán học cho bài toán ra quyết định tuần tự, biểu diễn bằng bộ tứ $(S, A, P, R)$: Trạng thái ($S$), Hành động ($A$), Xác suất chuyển trạng thái ($P$), Hàm phần thưởng ($R$).
Q-Learning	Thuật toán học tăng cường không mô hình dựa trên hàm giá trị hành động $Q(s, a) = r(s, a) + \gamma \max_{a'} Q(s', a')$.
Deep Q-Network (DQN)	Kết hợp Q-Learning với mạng nơ-ron sâu, áp dụng kỹ thuật Experience Replay (bộ nhớ phát lại) và Fixed Target Network để ổn định quá trình tối ưu hóa trọng số.
Deep Recurrent Q-Network (DRQN)	Kết hợp DQN với mạng nơ-ron tái phát (RNN/LSTM) nhằm lưu giữ thông tin trạng thái lịch sử, xử lý các phụ thuộc tuần tự theo thời gian.
Không gian vector (Word2Vec / FastText)	Biểu diễn từ vựng và ngữ nghĩa của các thành phần mã nguồn dưới dạng vector số, trong đó FastText sử dụng n-grams cấp độ ký tự/subword.

Các lớp lỗ hổng bảo mật được nghiên cứu

1. Lỗ hổng Reentrancy (Tái thâm nhập): Xảy ra khi một hợp đồng gọi ra ngoài (ví dụ gửi Ether bằng lệnh gọi cấp thấp msg.call) tới một hợp đồng độc hại trước khi kịp cập nhật trạng thái số dư nội bộ (creedit[msg.sender] -= amount). Hợp đồng tấn công lợi dụng hàm nhận tiền/hàm dự phòng (fallback()) để gọi đệ quy ngược lại hàm rút tiền (withdraw()), rút sạch số dư Ether của nạn nhân.
2. Lỗ hổng Suicidal (Tự hủy không kiểm soát): Xảy ra khi hàm chứa lệnh selfdestruct() không được bảo vệ chặt chẽ bởi bộ bổ trợ quyền (modifier onlyOwner). Lập trình viên cấu hình sai ở hàm chuyển quyền sở hữu (ví dụ transferOwner), cho phép kẻ tấn công chiếm quyền sở hữu và kích hoạt tự hủy hợp đồng để chiếm đoạt tài sản.
3. Lỗ hổng Integer Overflow/Underflow: Xảy ra khi các phép tính số học vượt qua ngưỡng lưu trữ tối đa hoặc nhỏ hơn ngưỡng tối thiểu của kiểu dữ liệu số nguyên (ví dụ kiểu uint8 vượt quá 255 quay về 0, kiểu int8 nhỏ hơn -128 nhảy lên 127).
4. Lỗ hổng Block Gas Limit: Xảy ra khi một giao dịch tiêu tốn lượng gas vượt quá giới hạn gas cho phép trong một khối của blockchain, dẫn đến việc giao dịch bị mạng lưới từ chối thực thi.

Phương pháp nghiên cứu

Tác giả áp dụng phương pháp thực nghiệm kết hợp thiết kế hệ thống kỹ thuật:

• Phân tích cấu trúc hợp đồng: Sử dụng ABI và AST của mã nguồn Solidity để xác định các điểm vào của hàm, các biến trạng thái và điều kiện kích hoạt.
• Mô hình hóa bài toán khai thác thành bài toán học tăng cường: Tác tử (Agent) tương tác với môi trường hợp đồng thông minh; thực hiện hành động ($a_t$) là việc lựa chọn gọi một hàm kèm tham số; môi trường cập nhật trạng thái ($s_{t+1}$) và phản hồi phần thưởng ($r_{t+1}$) dựa trên việc trạng thái của hợp đồng nạn nhân có bị biến đổi theo hướng có lợi cho việc khai thác hay không.
• Thuật toán học tập: So sánh hai thuật toán Deep Reinforcement Learning là DQN và DRQN với chiến lược thăm dò $\epsilon$-greedy nhằm cân bằng giữa việc khám phá hành động mới và khai thác hành động đã biết.
• Nguồn dữ liệu và môi trường: Sử dụng các tập hợp đồng mẫu chứa lỗ hổng chuẩn; môi trường blockchain mô phỏng Ganache chạy ở máy cục bộ (local).

---

Thiết kế và triển khai hệ thống SCE

Hệ thống đề xuất trong khóa luận được đặt tên là SCE (Smart Contract Exploiter), bao gồm các phân hệ chính:

[Mã nguồn Solidity / Bytecode] 

Chi tiết các phân hệ:

1. Phân hệ phân tích và trích xuất đặc trưng:
   • Nhận diện các hàm có khả năng thay đổi trạng thái (state operations).
   • Phân tích cây AST để trích xuất ngữ cảnh logic của tệp tin Solidity.
   • Sử dụng ABI để ánh xạ kiểu dữ liệu đầu vào và các sự kiện sinh ra.
2. Trình sinh hợp đồng tấn công (Attack Contract Generator):
   • Tự động sinh mã nguồn hợp đồng trung gian (Malicious Proxy Contract) có cài đặt các hàm tấn công chuyên biệt (như hàm attack(), hàm contribute()) và hàm dự phòng fallback().
   • Hàm fallback() được lập trình để đón nhận các luồng Ether gửi về và thực hiện gọi đệ quy ngược lại hợp đồng nạn nhân trong kịch bản khai thác lỗi Reentrancy.
3. Phân hệ tạo chuỗi giao dịch và thực thi:
   • Tác tử dựa trên mạng nơ-ron sâu (DQN hoặc DRQN) để dự đoán giá trị $Q(s, a)$ cho từng hàm khả dĩ.
   • Lựa chọn chuỗi các lời gọi hàm theo thứ tự tối ưu và gửi đến mạng blockchain mô phỏng Ganache.
   • Ghi nhận trạng thái thay đổi của số dư (balance) và các biến lưu trữ để quyết định giá trị phần thưởng tương ứng.

---

Nội dung chính theo từng chương

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN

Chương mở đầu trình bày tính cấp thiết của việc bảo mật hợp đồng thông minh trong kỷ nguyên blockchain. Tác giả chỉ ra rằng phương pháp khai thác thủ công bằng sức người tốn kém nhiều thời gian, trong khi các cuộc tấn công mạng diễn ra tự động và liên tục. Chương 1 xác định rõ mục tiêu ứng dụng học tăng cường để tự động sinh chuỗi lời gọi hàm, phân tích những thách thức cốt lõi (như tính phức tạp của thứ tự gọi hàm, sự bùng nổ không gian trạng thái), đồng thời vạch rõ phạm vi nghiên cứu và bố cục tổng thể của khóa luận.

CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Chương 2 cung cấp toàn bộ nền tảng toán học và kỹ thuật cần thiết cho đề tài:

• Trình bày chi tiết đặc điểm, ưu nhược điểm và ứng dụng của hợp đồng thông minh.
• Phân tích cơ chế hoạt động và ví dụ mã nguồn của các lớp lỗ hổng: Reentrancy, Suicidal, Integer overflow/underflow, Block gas limit.
• Làm rõ cấu trúc của ABI và cây cú pháp trừu tượng AST trong việc chuẩn hóa giao diện tương tác và phân tích cú pháp mã nguồn Solidity.
• Thiết lập khung lý thuyết học tăng cường: quy trình quyết định Markov (MDP), phương trình Bellman, thuật toán Q-Learning.
• Phân tích quá trình tiến hóa từ Q-Learning truyền thống sang học tăng cường sâu: mạng Deep Q-Network (DQN) với kỹ thuật Experience Replay và Fixed Target Network; mạng nơ-ron tái phát (RNN/LSTM); và mô hình Deep Recurrent Q-Network (DRQN).
• Tổng quan về các mô hình không gian vector biểu diễn từ ngữ: Word2Vec và FastText.

CHƯƠNG 3. MÔ HÌNH KHAI THÁC LỖ HỔNG HỢP ĐỒNG THÔNG MINH

Chương 3 trình bày chi tiết về mặt kiến trúc và luồng hoạt động của hệ thống đề xuất:

• Mô hình tạo chuỗi lời gọi hàm: Cấu trúc hóa các hàm trong hợp đồng thành không gian hành động có chỉ số (ID) định danh.
• Hệ thống phần thưởng (Reward System): Thiết lập bảng ánh xạ phần thưởng tương ứng với từng hành vi tác động vào trạng thái hợp đồng (thay đổi biến, rút thành công số dư Ether, kích hoạt trạng thái lỗi).
• Luồng hoạt động: Quy trình khép kín từ trích xuất đặc trưng, sinh hợp đồng tấn công, tương tác với môi trường mô phỏng, đến cập nhật hàm mất mát $L(\theta)$ của mạng nơ-ron để tối ưu hóa chính sách.

CHƯƠNG 4. THÍ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ

Chương 4 mô tả toàn bộ quá trình hiện thực hóa và đo lường thực nghiệm:

• Cấu hình thực nghiệm: Thiết lập môi trường mạng cục bộ Ganache, triển khai hợp đồng nạn nhân và hợp đồng tấn công.
• Tập dữ liệu: Phân chia tập huấn luyện (train set) và tập kiểm tra (test set).
• Thực nghiệm huấn luyện và kiểm tra: Tiến hành huấn luyện mô hình qua các mốc số lượng episode khác nhau (800 episodes, 1000 episodes, 5000 episodes) trên cả hai thuật toán DQN và DRQN.
• Phân tích các chỉ số: Đánh giá thời gian huấn luyện, mức độ ảnh hưởng của hàm phần thưởng, độ đa dạng của các hành động được tác tử lựa chọn, và mức độ ảnh hưởng của hành động đến khả năng thực thi giao dịch.
• Đánh giá so sánh: So sánh hiệu năng và tính năng của công cụ SCE với các công cụ hiện có trên thị trường.

CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

Chương cuối cùng tổng kết các kết quả đạt được trong việc tự động sinh chuỗi khai thác lỗ hổng bằng DRL, thẳng thắn chỉ ra các nhược điểm còn tồn tại của hệ thống, và đề ra các hướng nghiên cứu mở rộng trong tương lai.

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả thực nghiệm chính

Qua các vòng thực nghiệm trên mạng mô phỏng Ganache ở các mốc 800, 1000 và 5000 episodes, tác giả ghi nhận các kết quả kỹ thuật:

• Hiệu quả của mô hình DRQN so với DQN: Nhờ tích hợp mạng nơ-ron tái phát (RNN), mô hình DRQN duy trì trạng thái ẩn qua các bước thời gian, giúp ghi nhớ các phụ thuộc tuần tự giữa các lời gọi hàm tốt hơn so với mô hình DQN truyền thống.
• Độ đa dạng hành động: Phân tích biểu đồ phân bố hành động chỉ ra rằng DRQN có khả năng phân bổ và khám phá không gian hành động phong phú hơn, giảm thiểu hiện tượng tác tử bị kẹt cục bộ trong các chuỗi hành động không hiệu quả.
• Thời gian và tỷ lệ khai thác: Cả hai mô hình đều cho thấy xu hướng hội tụ khi số lượng episode tăng lên. Hệ thống tạo ra được chuỗi lời gọi hàm chính xác để kích hoạt thành công lỗi Reentrancy (thông qua hàm đệ quy fallback()) và lỗi Suicidal (thông qua việc chiếm quyền owner và gọi selfdestruct()).

Bảng tổng hợp các thuộc tính và đánh giá công cụ

Tiêu chí	Tiếp cận truyền thống / Fuzzing tĩnh	Công cụ đề xuất (SCE)
Cơ chế tạo chuỗi giao dịch	Ngẫu nhiên hoặc dựa trên luật cố định	Học tăng cường sâu (DQN / DRQN) thích nghi
Xử lý phụ thuộc ngữ cảnh	Thấp, dễ tạo chuỗi giao dịch không hợp lệ	Cao nhờ mô hình hóa chuỗi bằng RNN/DRQN
Khả năng tự sinh mã tấn công	Thường yêu cầu viết payload thủ công	Tự động sinh hợp đồng tấn công (Attack Contract)
Tích lũy kinh nghiệm khai thác	Không lưu giữ tri thức học tập	Lưu trữ trong trọng số mạng nơ-ron và bộ nhớ phát lại

Đóng góp của khóa luận

1. Đề xuất quy trình ứng dụng học tăng cường sâu (DRL) vào bài toán tự động sinh chuỗi lời gọi hàm để khai thác lỗ hổng hợp đồng thông minh.
2. Xây dựng hoàn chỉnh công cụ thực nghiệm SCE kết nối trực tiếp với mạng blockchain cục bộ (Ganache), tích hợp bộ trích xuất AST/ABI và trình sinh hợp đồng tấn công tự động.
3. Cung cấp dữ liệu thực nghiệm so sánh chi tiết giữa hai kiến trúc DQN và DRQN trong môi trường kiểm thử an toàn blockchain.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế được ghi nhận

• Phạm vi lỗ hổng: Hệ thống mới chỉ tập trung xử lý và khai thác thành công các dạng lỗ hổng cơ bản, có luồng trạng thái rõ ràng (như Reentrancy, Suicidal).
• Độ phức tạp của logic nghiệp vụ: Đối với những hợp đồng thông minh phức tạp đòi hỏi tính toán logic sâu, có nhiều ràng buộc dữ liệu đầu vào phức tạp hoặc phụ thuộc nhiều trạng thái ngoại vi, mô hình chưa thể khai thác tự động hoàn toàn.
• Không gian trạng thái lớn: Khi số lượng hàm và biến trạng thái trong hợp đồng tăng cao, việc rời rạc hóa và xây dựng không gian trạng thái - hành động gặp thách thức về tài nguyên tính toán.

Hướng phát triển tiếp theo

• Mở rộng kiến trúc mạng nơ-ron và kết hợp sâu hơn các mô hình biểu diễn không gian vector (như FastText, Word2Vec) để biểu diễn ngữ nghĩa của mã nguồn và hàm phức tạp.
• Tối ưu hóa hàm phần thưởng và thuật toán học tăng cường để mở rộng tập lỗ hổng có thể phát hiện và khai thác.
• Tăng cường khả năng tự động sinh dữ liệu đầu vào (payload/tham số) chính xác cho các hàm có ràng buộc toán học phức tạp.

---

Giá trị tham khảo

Tài liệu khóa luận có giá trị tham khảo chuyên môn đối với các nhóm đối tượng:

• Sinh viên và học viên ngành An toàn thông tin, Khoa học máy tính: Tham khảo mô hình kết hợp giữa Trí tuệ nhân tạo (Học tăng cường sâu) và An toàn thông tin ứng dụng (Bảo mật Blockchain).
• Kỹ sư bảo mật và Kiểm thử viên hợp đồng thông minh (Smart Contract Auditors): Tham khảo cách thức mô hình hóa quy trình khai thác chuỗi giao dịch tự động, cấu trúc tệp ABI và AST của ngôn ngữ Solidity.
• Nghiên cứu sinh/Học viên làm đề tài liên quan: Tham khảo phương pháp xây dựng môi trường thử nghiệm với Ganache, thiết kế hợp đồng tấn công mô phỏng, và phương pháp so sánh hiệu năng giữa hai thuật toán DQN và DRQN.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao việc khai thác lỗ hổng hợp đồng thông minh lại cần một chuỗi lời gọi hàm thay vì một lời gọi đơn lẻ?

Trong cấu trúc của hợp đồng thông minh, nhiều lỗ hổng bảo mật chỉ có thể bị kích hoạt khi hợp đồng đã trải qua các bước thay đổi trạng thái cụ thể. Ví dụ với lỗ hổng Reentrancy, kẻ tấn công phải thực hiện lời gọi hàm nạp tiền (contribute() hoặc donate()) trước để hợp đồng ghi nhận số dư, sau đó mới kích hoạt hàm rút tiền (withdraw()) để thực hiện đệ quy qua hàm fallback(). Một lời gọi hàm đơn lẻ không thể thỏa mãn toàn bộ logic điều kiện này.

2. Mô hình DRQN có ưu thế gì nổi bật hơn so với DQN trong nghiên cứu này?

DQN chỉ đánh giá trạng thái hiện tại một cách độc lập, trong khi việc khai thác hợp đồng thông minh mang tính phụ thuộc tuần tự theo thời gian. DRQN tích hợp thêm các đơn vị mạng nơ-ron tái phát (RNN/LSTM), cho phép mạng duy trì một trạng thái ẩn (hidden state) để lưu giữ thông tin lịch sử từ các bước trước đó, giúp đưa ra quyết định lựa chọn hàm tiếp theo chính xác và hợp lý hơn.

3. Trình sinh hợp đồng tấn công đóng vai trò gì trong hệ thống SCE?

Để khai thác một số lỗ hổng đặc thù như Reentrancy, kẻ tấn công không thể chỉ dùng địa chỉ ví cá nhân (Externally Owned Account) mà bắt buộc phải sử dụng một hợp đồng thông minh trung gian. Trình sinh hợp đồng tấn công trong SCE có nhiệm vụ tự động tạo mã nguồn hợp đồng trung gian chứa hàm fallback(), cho phép nhận Ether và tự động gửi lại yêu cầu rút tiền về hợp đồng nạn nhân trước khi trạng thái số dư được cập nhật.

4. Hệ thống thực hiện việc trích xuất thông tin hợp đồng thông minh thông qua những thành phần nào?

Hệ thống sử dụng hai thành phần chính là ABI (Application Binary Interface) và AST (Abstract Syntax Tree). ABI cung cấp định nghĩa về tên hàm, tham số đầu vào, kiểu dữ liệu và cấu trúc sự kiện. AST được sinh ra từ quá trình phân tích cú pháp mã nguồn Solidity, giúp trích xuất toàn bộ cấu trúc cú pháp, biểu thức, câu lệnh và luồng điều khiển của hợp đồng.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Phùng Ngọc Huyễn đã nghiên cứu và hiện thực hóa thành công phương pháp khai thác tự động lỗ hổng bảo mật trên hợp đồng thông minh bằng kỹ thuật học tăng cường sâu. Thông qua việc phân tích cấu trúc ABI/AST, xây dựng trình sinh hợp đồng tấn công và triển khai hệ thống SCE trên môi trường blockchain Ganache, nghiên cứu đã chứng minh tính khả thi của việc tự động tạo chuỗi giao dịch khai thác các lỗ hổng như Reentrancy và Suicidal. Các kết quả thực nghiệm giữa hai mô hình DQN và DRQN cung cấp cơ sở dữ liệu quan trọng, mở ra hướng tiếp cận triển vọng trong việc tự động hóa kiểm thử thâm nhập và nâng cao an toàn cho hệ sinh thái blockchain.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Giới thiệu tổng quan về đề tài của Khóa luận và những nghiên cứu liên quan. e Chương 2: Trình bày cơ sở lý thuyết và kiến thức nền tảng liên quan đến đề tài. e Chương 3: Trình bày mô hình tạo chuỗi lời gọi hàm để thực thi trên hợp đồng thông minh. e Chương 4: Trình bày thực nghiệm và đánh giá.

e Chương 5: Kết luận và hướng phát triển của đề tài. CƠ SỞ LÝ THUYET Chương này trình bày cơ sở lý thuyết của nghiên cứu: Bao gồm hợp đồng thông minh, các loại lỗi cũng như cách khai thác chúng và mô hình học tăng CƯỜng. Hợp đồng thông minh 2. Hợp đồng thông minh là gi Hợp đồng thông minh là [4] một tập hợp các điều khoản, điều lệ và quy tắc được viết và lưu trữ trên nền tảng blockchain, tự động hoạt động và thực thi mà không cần sự can thiệp vào của bất kỳ bên thứ ba nào.

hợp đồng thông minh đảm bảo rằng tất cả các yêu cầu được thỏa mãn mà không cần sự giám sát hoặc quản lý từ bên thứ ba. Hợp đồng thông minh thường được dùng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm tài chính, quan lý tài sản,. Chúng ta có thể 4p dụng hợp đồng thông minh để xử lí các giao dịch tài chính, tự động hoàn lại tiền cho người mua khi hết hạn bảo hiểm hoặc tự động chuyển quyền sở hữu của một tài sản từ người mua đến người bán khi điều kiện đã được thỏa mãn. Traditional Contracts Smart Contracts Hình 2.1: Hop dong thông minh 2.

Đặc điểm của hợp đồng thông minh Hợp đồng thông minh là một loại hợp đồng kỹ thuật số được xây dựng và thực thi tự động thông qua công nghệ blockchain. Dưới đây là những đặc điểm chính của hợp đồng thông minh: Tự động hoàn thiện: Hợp đồng thông minh được viết dưới dạng mã nguồn, chứ không phải dưới dạng văn bản truyền thống. Mã nguồn này có thể tự động thực thi các điều khoản và điều kiện được xác định trước khi các điều kiện kích hoạt được đáp ứng. Điều này đảm bảo rằng hợp đồng sẽ được thực hiện chính xác theo những gì đã được lập trình, mà không cần sự can thiệp của bên thứ ba.

Phi tập trung: Hợp đồng thông minh được triển khai trên mạng lưới blockchain, trong đó thông tin và mã nguồn của hợp đồng được phân phối trên nhiều nút mạng. Điều này đảm bảo tính toàn vẹn và đáng tin cậy của hợp 9 đồng, vì không có một bên duy nhất nắm giữ quyền kiểm soát hoặc có khả năng thay đổi hợp đồng. Tính bất biến: Khi một hợp đồng thông minh được triển khai trên blockchain, nó trở thành một phần không thể thay đổi của blockchain. Một khi hợp đồng được thực thi, không thể thay đổi hoặc can thiệp vào nó, trừ khi có sự đồng thuận của tất cả các bên tham gia.

Đáng tin cậy và an toàn: Vì hợp đồng thông minh được lập trình và thực thi trên mạng blockchain, nó đảm bảo tính toàn vẹn và an toàn của giao dịch. Các hành động trong hợp đồng được ghi lại trên blockchain và không thể thay đổi, tạo ra một hệ thống kiểm soát và giao dịch đáng tin cậy. Ưu điểm: Tự động hóa: Hợp đồng thông minh được viết dưới dạng mã máy tính và chạy trên mang blockchain. Khi các điều kiện trong hợp đồng được dap ứng, nó tự động thực hiện các hành động đã được xác định trước, không cần sự can thiệp của bên thứ ba.

Điều này giúp tiết kiệm thời gian và công sức trong việc thực hiện các giao dịch và quy trình kinh doanh. Tiết kiệm chi phí: Với hợp đồng thông minh, không cần có một bên trung gian để giám sát hoặc thực hiện các giao dịch. Điều này giúp giảm chi phí liên quan đến việc tham gia các giao dịch và hợp đồng, ví dụ như phí ngân hàng, phí luật sư hoặc phí giao dịch. Tính minh bạch: Các hợp đồng thông minh chạy trên blockchain cho phép tất cả các bên liên quan theo dõi giao dịch và tiến trình thực hiện hợp đồng.

Điều này tạo ra tính minh bạch và công khai, không cho phép bất kỳ bên nào thay đổi thông tin hoặc tác động đến quá trình thực hiện. Không thể xóa: Một khi hợp đồng thông minh đã được triển khai và chạy trên blockchain, nó không thể bị xóa hoặc tắt một cách dễ dàng. Điều này giúp đảm bảo tính công bằng và trách nhiệm trong việc thực hiện các hợp đồng. Nhược điểm: Mặc dù hợp đồng thông minh mang lại nhiều lợi ích, nhưng 10 cũng có một số nhược điểm cần được lưu ý: Khả năng lập trình và lỗi: Hợp đồng thông minh được xây dựng dựa trên mã máy, do đó, nó dễ mắc lỗi do các lỗi lập trình hoặc rò rỉ bảo mật.

Những lỗi này có thể dẫn đến việc mất tiền, mất tài sản hoặc các vấn đề khác trong hợp đồng. Ràng buộc về quyền pháp lý: Mặc dù hợp đồng thông minh có thể tự động thực thi các điều khoản, việc giải quyết tranh chấp hoặc xử lý vi phạm van cần sự can thiệp của hệ thống pháp luật truyền thống. Quá trình này có thể phức tạp và tốn thời gian, và có thể không phù hợp với tính tự động của hợp đồng thông minh. Một số ứng dựng của hợp đồng thông minh Hiện nay, hợp đồng thông minh đang được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực trong cuộc sông.

Các doanh nghiệp lớn đã và đang nghiên cứu và sử dụng hợp đồng thong minh để tối ưu hoá tùy theo mục đích sử dụng của mình. Tài chính phi tập trung (DeFi): Hợp đồng thông minh đã tạo ra một cách mới để thực hiện các giao dịch tài chính trực tuyến, không cần sự trung gian của ngân hàng hoặc tổ chức tài chính truyền thống. Ví dụ, hợp đồng thông minh có thể được sử dụng để tạo ra các giao thức vay/lãi suất phi tập trung, trao đổi tiền điện tử hoặc xác định giá trị tài sản kỹ thuật số. Quản lý chuỗi cung ứng: Hợp đồng thông minh có thể giúp cải thiện quá trình quản lý chuỗi cung ứng bằng cách tự động hóa việc theo dõi, xác minh và thanh toán cho các giao dịch giữa các bên liên quan.

Điều này giúp tăng tính minh bạch, giảm thiểu sự gian lận và nâng cao hiệu suất của chuỗi cung ứng. Bảo hiểm: Hợp đồng thông minh có thể được sử dung trong lĩnh vực bảo hiểm để tự động hóa việc mua, bán và quyền lợi bồi thường trong các hợp đồng bảo hiểm. Ví dụ, một hợp đồng thông minh có thể tự động kích hoạt quyền lợi bảo hiểm và thanh toán cho bên được bảo hiểm khi xảy ra sự cố đã được định nghĩa 11 trước. Bất động sản: Hợp đồng thông minh có thể được sử dụng trong giao dịch bất động sản để tự động hóa quá trình mua, bán và chuyển nhượng tài sản.

Điều này có thể giảm thiểu sự phụ thuộc vào các bên trung gian, giảm chi phí giao dịch và tăng tính minh bach trong quá trình mua bán bất động sản. Theo dõi quyền sở hữu trí tuệ: Hợp đồng thông minh có thể được sử dụng để quản lý và theo dõi quyền sở hữu trí tuệ, chang 2. Các loại lỗi thường gặp trong hợp đồng thông minh e Reentrancy : Lỗi reentrancy trong hợp đồng thông minh là một lỗi bảo mật pho biến [7] [8] mà có thể xảy ra trong các hợp đồng thông minh trên các nền tảng blockchain như Ethereum. Lỗi nay cho phép kẻ tấn công có thể thực hiện các hành động gian lận hoặc lợi dụng để chiếm đoạt tài sản trong hợp đồng thông minh.

Lỗi reentrancy có thể xảy ra khi 1 hợp đồng thong minh gọi đến một hợp đồng khác và sau đó, hợp đồng đó lại gọi lại hợp đồng gốc một cách vô tận. Trong quá trình này, tài sản và trạng thái của hợp đồng gốc có thể bị thay đổi một cách không mong muốn. Ké tấn công lợi dụng lỗi này để rút tiền từ hợp đồng thông minh hoặc thực hiện các hành động gian lận khác. Một ví dụ cụ thể về lỗi reentrancy là lỗi trong hợp đồng thông minh [3] "The DAO" trên Ethereum vào năm 2016.

Lỗi này đã cho phép kẻ tấn công rút tiền từ hợp đồng một cách không hợp lệ và gây ra mất mát hàng triệu đô la. Cách khai thác lỗi Re-entrancy: Bình thường người dùng có thể đóng góp Ether vào hợp đồng thông qua hàm donate(), và sau đó rút số tiền đã đóng góp thông qua hàm withdrawBal- ance(). Tuy nhiên, hợp đồng này bị mắc lỗi Reentraney vì không kiểm tra trạng thái nội bộ và cập nhật giá trị trước khi gọi đến hàm msg. 12 1 contract hahahoho { mapping (address => uint)public creedit; wFmACboaen function donete(address tq) { creedit[tq] += msg.value; function withdrew(uint amoont) { if (creedit[msg.sender]>= amoont) { msg.value(amoont) (); =—RNCFoBPOY2T creedit [msg.sender]-=amoont; function querycreedit(address tq) returns (uint){ return creedit[tq]; 18 Trong hợp đồng tấn công này, chúng tôi triển khai một phiên bản của hợp đồng SimpleDAO góc và triển khai một hàm fallback() để tận dụng lỗi Reentrancy.

Khi kẻ tấn công gọi ham attack(), nó sẽ gọi đến ham withdrawBalance() trong hợp đồng gốc. Khi hợp đồng gốc chạy hàm msg.call, nó sẽ gọi lại hàm fallback() trong hợp đồng tấn công, và quá trình này có thể lặp lại(đệ quy) nếu hợp đồng gốc không cập nhật lại trạng thái biến trong nội bộ. 13 1 contract Attack { bwFmACoaen SimpleDAO public simpledao; constructor(address _simpledaoAddress) { simpledao = SimpleDAO(_simpledaoAddress) ; function contribute() public payable { simpledao.contribute{fvalue: msg.value}() ; —m9=CwFoOnNeTyr function attack() public { simpledao.withdraw() ; 21 14 Malicious Proxy Contract Initiate Withdrawal re-entrant attack with repeated Ether Withdrawal | withdrawBalance Ether transfer fallback function withdrawBalance Hình 2.2: Mô hành chỉ tiết luồng khai thác lỗi Re-entrancy Vì vậy, kẻ tấn công có thể rút tiền từ hợp đồng gốc nhiều lần trong một lần gọi withdrawBalance(), và lợi dụng lỗi Reentrancy để tiêu tốn hết Ether trong hợp đồng hoặc thậm chí thực hiện các hành động độc hại khác. Suicidal : Lỗi xảy ra khi một hợp đồng thông minh tự hủy (selfdestruct) mà không có các cơ chế phòng chống phù hợp.

Lỗi này có thể dẫn đến mất mat tài sản và trạng thái của hợp đồng không mong muốn. Tính năng selfdestruct trong Ethereum cho phép một hợp đồng tự hủy va chuyển toàn bộ số dư ETH còn lại trong hợp đồng đó đến một địa chỉ khác. Cách làm này thường được dùng khi các hợp đồng không còn sử dụng và giải phóng tài nguyên trong blockchain. Việc khai thác hợp đồng thông minh có tồn tại lỗi Suicidal thì ta cần phải gọi đúng vào hàm có lời gọi hàm selfdestruct().

Nhưng với logic bình thường 15 thì 1 người ngoài sé không có quyền để gọi hàm này mà chỉ có người triển khai hợp đồng mới có quyền đó.