Tester les contrats intelligents est vraiment important. Pourquoi? Les contrats intelligents sont généralement   en production,   ,   , et impliquent souvent   . La petite histoire ? Avec les contrats intelligents, vous ne voulez pas vous tromper. Vous devez tester beaucoup, tester souvent et tester à fond. Les tests de contrat intelligents impliquent tous les suspects habituels - tests unitaires, tests d'intégration, tests automatisés - mais le fuzzing est également fortement recommandé - un moyen de bombarder votre code avec un tas d'entrées aléatoires juste pour voir ce qui se passe. immuables publics cibles des hackers des implications financières importantes  Voyons exactement ce qu'est le fuzzing en tant que méthode de test et comment vous pouvez facilement l'inclure dans votre flux de travail de test de logiciels à l'aide d'outils tels que ConsenSys   . Nous allons parcourir un didacticiel en utilisant un   pour voir comment cela se passe. Diligence Fuzzing exemple de contact intelligent defi  Qu'est-ce que le fuzzing testing et pourquoi devrais-je l'utiliser ?    (ou tests fuzz) consistent à envoyer des millions de données invalides, inattendues et (semi) aléatoires contre un contrat intelligent dans le but de provoquer un comportement inattendu et de détecter les vulnérabilités. C'est un moyen rapide, efficace et brutal de tester des cas et des scénarios extrêmes auxquels vous ne pensez peut-être pas. Il complète vos autres flux de test et vos audits. Les tests fuzzing  Le fuzzing existe depuis un certain temps dans le développement traditionnel de la pile complète, mais une nouvelle classe d'outils est là qui peut appliquer le fuzzing aux tests de contrats intelligents dans le web3. Certains des outils de fuzzing incluent l'open source   et   . Echidna MythX  Dans cet article, cependant, je vais plonger en profondeur dans   , qui propose le fuzzing en tant que service, un moyen assez cool et facile de fuzzer. Diligence Fuzzing  Pour utiliser Diligence Fuzzing, vous annotez vos contrats intelligents à l'aide   . Fondamentalement, vous utilisez des annotations Scribble dans votre code pour indiquer au fuzzer le type de sortie à attendre pour cette fonction. de Scribble  Cela ressemble à ceci :   /// #invariant {:msg "balances are in sync"} unchecked_sum(_balances) == _totalSupply;  Vous appelez le fuzzer à partir d'une interface utilisateur Web où vous soumettez le code de contrat intelligent. Vous appuyez sur Exécuter et environ 10 minutes plus tard, vous obtenez un rapport avec les problèmes détectés, l'emplacement des problèmes, le pourcentage de couverture, etc.   Il s'agit d'un moyen simple et puissant de vérifier certains cas extrêmes.  Tester un contrat intelligent DeFi  Disons que nous avons un nouveau protocole DeFi et un jeton correspondant que nous voulons lancer. DeFi est une finance de pointe, amusante à écrire, et il est essentiel que nous n'ayons aucun bogue. Les contrats intelligents DeFi impliquent souvent des millions (ou plus) de fonds d'utilisateurs. Nous voulons donc nous assurer que nos contrats intelligents sont testés (et audités) aussi minutieusement que possible.  REMARQUE IMPORTANTE : ce code contient des vulnérabilités VOLONTAIRES ! C'est pour montrer comment le fuzzing peut détecter ces erreurs. S'il vous plaît, n'utilisez pas vraiment ce code pour quoi que ce soit.  Commençons.  Un exemple utilisant le Diligence Fuzzing (FaaS)  Étape 1 : Créez un compte Diligence.  Tout d'abord, nous avons besoin de notre compte Diligence. Inscrivez-vous sur   . Vous bénéficiez de 10 heures de fuzzing gratuites pour essayer des choses. Diligence  Étape 2 : Créez une nouvelle clé d'API.  Cliquez sur le nom de votre compte en haut à droite, cliquez sur "créer une nouvelle clé API" et donnez-lui un nom. Cette clé API nous permet de nous connecter au FaaS.   Étape 3 : Configurez votre environnement local.  Clonez le dépôt suivant :   https://github.com/ConsenSys/scribble-exercise-1.git  À partir de la ligne de commande, accédez au dossier du référentiel, qui sera désormais le dossier racine de votre projet. Si nécessaire pour votre machine, activez un Python venv. Ensuite, exécutez les commandes suivantes pour installer les dépendances de votre projet :   $ npm i -g eth-scribble ganache truffle $ pip3 install diligence-fuzzing  Étape 4 : Saisissez votre clé API.  Modifiez le fichier   pour utiliser la clé API de votre compte Diligence comme valeur de clé. .fuzz.yml  Votre fichier résultant devrait ressembler à ceci :   .fuzz.yml fuzz: # Tell the CLI where to find the compiled contracts and compilation artifacts build_directory: build/contracts ... campaign_name_prefix: "ERC20 campaign" # Point to your ganache node which holds the seed rpc_url: "http://localhost:8545" key: "DILIGENCE API KEY GOES HERE" ...  Étape 5 : Rédigez et annotez votre contrat.  Voyons maintenant notre contrat intelligent sur   . Ici, nous avons un jeton vulnérable (comme il est nommé !) pour notre nouveau protocole DeFi. Nous devons clairement le tester autant que possible. Ajoutons donc une vérification à l'aide de Scribble que le fuzzer attrapera, espérons-le. contracts/vulnerableERC20.sol  Au-dessus de la définition du contrat, ajoutez :   /// #invariant "balances are in sync" unchecked_sum(_balances) == _totalSupply;  Et au-dessus de la fonction de transfert, ajoutez :   /// #if_succeeds msg.sender != _to ==> _balances[_to] == old(_balances[_to]) + _value; /// #if_succeeds msg.sender != _to ==> _balances[msg.sender] == old(_balances[msg.sender]) - _value; /// #if_succeeds msg.sender == _to ==> _balances[msg.sender] == old(_balances[_to]); /// #if_succeeds old(_balances[msg.sender]) >= _value;  Voyons maintenant si le testeur de fuzz détecte quelque chose. Notez les annotations que nous avons ajoutées au contrat pour aider le testeur à comprendre ce que nous attendons. Et notez que dans la configuration, le testeur est configuré pour fonctionner pendant 10 minutes maximum, il se peut donc qu'il ne capte pas tout.  Étape 6: Fuzz autour.  Nous sommes maintenant prêts à tester ! À partir du dossier racine du projet, exécutez   pour appeler le fichier make, qui compilera, construira et enverra tout au FaaS. make fuzz  Étape 7 : Voir les résultats.  Revenez à votre tableau de bord et vous devriez voir quelque chose de similaire à ce qui suit. Attendez quelques secondes que la campagne démarre.   Une fois la génération terminée, vous devriez voir quelque chose de similaire à ce qui est illustré ci-dessous :  Nous voyons même la couverture du code !   Et au bout de quelques minutes, on constate un échec !   En cliquant sur les propriétés, nous voyons toutes les violations. Et oui nous avons un bug ! Cliquez sur l'emplacement de la ligne pour voir les détails de nos vulnérabilités potentielles de code.   On s'arrêtera là, mais si vous laissez le fuzzer continuer à fonctionner, il en trouvera peut-être plus !  Conclusion  Le fuzzing peut être une étape cruciale dans votre processus de développement et de test de logiciels. Il vous aide à identifier les vulnérabilités potentielles qui, autrement, pourraient passer inaperçues. En l'utilisant, vous commencez à reconnaître et à comprendre les pièges et les défis courants. Profitez d'outils tels que   , rédigez de meilleurs contrats intelligents et devenez un meilleur développeur ! Diligence Fuzzing

The writer is smart, but don't just like, take their word for it. #DoYourOwnResearch before making any investment decisions or decisions regarding you health or security. (Do not regard any of this content as professional investment advice, or health advice)

The code in this story is for educational purposes. The readers are solely responsible for whatever they build with it.

Fuzzing Around : Test de contrat intelligent via des entrées aléatoires

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