Автоматична формальна верифікація – математичне доведення правильності DApp натисканням однієї кнопки. Наразі Cardano DApps не має доступних інструментів офіційної верифікації. Ця прогалина наражає їх на ризики безпеки та потенційні економічні втрати, оскільки поточне тестування часто не враховує вразливості або вимагає глибоких знань, високих витрат та часу. 1/5
Ця пропозиція є автоматизованим інструментом офіційної верифікації, щоб довести, що DApps не демонструють жодних вразливостей безпеки та поводяться так, як очікувалося, у всіх сценаріях. Він надасть можливість автоматичної генерації властивостей, що показують відсутність поширених вразливостей безпеки та тупиків. Для конкретної бізнес-логіки від користувачів вимагається лише анотувати свої смарт-контракти з очікуваними вимогами. Він автоматично та математично доведе правильність DApp щодо всіх можливих подій блокчейну або поверне набір подій блокчейну, що призводять до порушення вимог або вразливості, що експлуатується. Незважаючи на те, що у 2025 році він націлений на UPLC і Plinth, ядро інструменту можна адаптувати до будь-якої іншої мови смарт-контрактів за допомогою простого додавання модуля перекладача. 🛠️ 2/5
Ця ініціатива спрямована на автоматичну перевірку безпеки та забезпечення найвищої якості коду. Користувачі та розробники виграють від значного зменшення вразливостей і значного підвищення довіри до екосистеми DApp Cardano. ✅ 3/5
Наскільки важливим є розширений інструмент безпеки для ваших проектів Cardano? Поділіться з нами своїми думками! 🤔 Дізнайтеся більше про бачення та дорожню карту Cardano до 2025 року: 4/5
Якщо вам сподобалося читати цю тему, ознайомтеся з вчорашньою публікацією про статичний аналізатор, який має на меті миттєво виявляти поширені недоліки безпеки та проблеми з продуктивністю смарт-контрактів. 5/5
Input | Output
Input | Output23 черв. 2025 р.
Статичний аналізатор – миттєво виявляє поширені недоліки безпеки та проблеми з продуктивністю смарт-контрактів. Помилки смарт-контрактів у будь-якому блокчейні можуть призвести до великих фінансових втрат. Традиційні рев'ю коду працюють повільно, вимагають глибоких знань і все одно можуть пропустити критичні проблеми з безпекою або продуктивністю. 🧵 1/5
19,8K