AiRacleX：通过大语言模型（LLM）驱动的知识挖掘和提示生成技术，实现价格预测机构操纵行为的自动化检测

《IEEE Transactions on Services Computing》：AiRacleX : Automated Detection of Price Oracle Manipulations via LLM-Driven Knowledge Mining and Prompt Generation

去中心化金融（DeFi）依赖价格预言机，但存在易被操纵的安全漏洞，传统检测方法无法有效解决部署后问题。本文提出AiRacLeX框架，通过多语言模型协同工作（知识提取+结构化提示生成+漏洞识别），在60个真实案例中实现召回率提升2.58倍，且支持开源LLM部署。

　　

摘要：

去中心化金融（DeFi）应用程序依赖于精确的价格预言机来确保交易的安全性和公平性。然而，集成不当的预言机仍然容易受到攻击，攻击者可以利用这一点来操纵智能合约的逻辑，从而进行不公平的资产估值和获取经济利益。尽管许多此类漏洞只有在部署后才能被发现，但智能合约一旦部署通常就无法更改，这使得事后修复变得代价高昂或不可行。因此，在部署之前检测预言机被操纵的风险至关重要。在本文中，我们提出了一种名为AiRacalex的新框架，该框架利用多个大型语言模型（LLMs）的互补优势，实现价格预言机操纵漏洞的部署前检测。我们的方法首先从领域特定知识的提取开始，通过LLM模型生成关于价格预言机漏洞的精确见解，从而无需开发者或审计人员具备深厚的专业知识。这些知识为第二个LLM模型生成结构化、具有上下文意识的思维链提示提供了基础，进而指导第三个LLM模型准确识别智能合约中的操纵模式。我们在2021年至2023年间从44个真实世界的DeFi项目和Code4rena项目中选取的60个已知漏洞上评估了Aacalex。结果表明，与现有的GPTScan相比，Aacalex的召回率提高了2.58倍，同时精度也相当。我们的框架还展示了强大的可扩展性和效率，并支持使用开源LLM进行部署，以提高安全性并降低运营成本。

引言

去中心化金融（DeFi）作为一种开创性的范式应运而生，它通过基于区块链技术构建开放、可访问且无需许可的金融服务，彻底改变了传统金融领域。许多DeFi应用程序的核心是价格预言机，它们为智能合约提供关键的外部价格数据。这些预言机支持各种金融操作，包括借贷和交易，确保交易的公平执行并维护系统的稳定性。尽管价格预言机起着至关重要的作用，但它们也可能成为单点故障的源头[1]。集成不当的预言机容易被攻击者利用，从而引发被称为价格预言机操纵（POM）的一类攻击[2]。例如，闪贷引起的价格扭曲、数据源被篡改、预言机治理机制被操纵以及时间加权平均价格（TWAP）机制的滥用都体现了这类漏洞[3]。实证研究强调了POM的普遍性和严重性：Zhou等人[4]报告称，预言机操纵是协议层中最常见的攻击类型，占所有实际事件的15%；而Zhang等人[5]指出，POM占机器无法检测到的漏洞（MUBs）的34.3%——这些漏洞大多未被现有的自动化工具发现。