SecScan引擎简介

SecScan是由GoPlus团队独立自研的一款智能合约静态分析引擎，是GoPlus去中心化用户安全网络中非常重要的一环。SecScan作为一个精准、高效、全面的分析引擎，每天都面临着大规模的恶意合约分析任务，这些合约可能对用户安全产生威胁。但凭借其卓越的性能和稳定性，SecScan能够每天承载超过21M次的合约分析调用，确保每一次调用都能得到及时、准确的反馈。

SecScan的核心优势在于其不仅仅是简单基于代码的模式匹配，而是基于SSA（Static Single Assignment）的分析方法，使得SecScan能够更为精准地追踪代码中的数据流和控制流，让引擎能够更为深入地理解代码的逻辑和结构，从而识别出那些可能被忽略的潜在风险。

此外，SecScan在其核心集成了先进的AI技术，使其分析能力更为出色和灵活。首先，通过结合用户反馈和链上数据特征，SecScan能够动态地切换其分析模式。这意味着它不仅仅是静态地分析代码，而是能够根据实时的数据和反馈进行调整，确保其分析既实时又精准。其次，面对新的风险特征和样本，SecScan具有非常强的适应能力。随着市场的不断变化，新的风险和恶意行为模式也在不断出现。SecScan能够迅速地识别和支持这些新的风险特征，确保其分析始终紧跟市场的最新动态，为用户提供最前沿的安全保障。

静态检测的优势

SecScan是GoPlus团队的杰作，是一个革命性的智能合约静态分析引擎。与传统的动态分析不同，静态分析不涉及代码的实际执行。相反，它深入研究代码的结构、语法和属性。这种方法的优点是：

• 全面性：静态分析提供了一个鸟瞰全景，涵盖了代码的所有潜在执行路径，而不仅仅是在特定运行时场景中遇到的路径。这确保了在常规动态方法中可能被忽略的隐藏问题得以揭示。
• 效率：由于不需要实际执行代码，静态分析通常比动态分析更快。这种速度使其成为持续集成和部署流程的理想选择，与GoPlus的大规模分析调用场景完美对接。

主流智能合约静态分析工具及其局限性

随着区块链技术的发展，市场上出现了多种智能合约静态分析工具，如Slither、Mythril等。这些工具在某些方面已经为智能合约的安全性做出了贡献，但它们仍然存在一些明显的不足之处：

• 数据依赖分析局限：尽管数据依赖分析是代码安全性分析的核心，但许多工具在这方面的支持仍然不足。没有完整的def-use chain遍历意味着可能会错过某些关键的数据流路径，这可能会导致潜在的安全风险被忽略。
• 缺乏路径条件分析：智能合约中的恶意行为通常是在特定条件下触发的。没有对这些条件进行深入的分析，就很难准确地识别这些恶意行为。
• 函数调用图分析不足：函数调用图是理解代码执行流程的关键。没有准确的函数调用图，就很难理解函数之间的关系，从而可能会错过某些关键的执行路径。
• 缺失类体系分析（CHA）：对于面向对象的智能合约语言，类体系分析是理解代码结构的关键。没有这种分析，就很难理解对象和类之间的关系，从而可能会错过某些关键的数据流路径。
• 金融概念的识别与推断能力缺失：智能合约通常涉及复杂的金融逻辑。没有对这些逻辑进行深入的分析，就很难准确地识别潜在的风险。

SecScan的核心优势与技术壁垒

SecScan引擎在多个关键领域都展现出了显著的技术优势：

• 高级数据依赖分析：与其他工具相比，SecScan在数据依赖分析上的能力更为先进。它能够在def-use chain上进行完整遍历，从而提供更深入、更准确的数据依赖分析。这种深入的分析使得SecScan能够更准确地识别潜在的恶意行为和风险。
• 路径条件与可满足性分析：SecScan不仅可以分析路径条件，还可以通过SMT solvers判断这些条件的可满足性。这种结合的方法使得SecScan能够识别出那些被复杂条件隐藏的恶意行为，这是许多其他工具所不能做到的。
• 强大的函数调用图分析：SecScan采用了先进的技术来准确地分析函数之间的调用关系。这不仅包括函数的直接调用，还包括间接调用、回调等复杂的调用关系。这种深入的分析使得SecScan能够更准确地跟踪数据流和控制流，从而更准确地识别潜在的恶意行为和风险。