In this work we explore ways to restrict the ability to call Solidity smart contract functions for a specified duration. We describe methods to restrict functions from being called twice in the same transaction, block, or time period. This is related to the notion of non-reentrant functions, which are functions that can be called within a previous execution. These methods can be used to restrict interactions with entire sets of functions of smart contracts. We are motivated to revisit this topic for two reasons. First, we note that sixteen real-world smart contracts exploits in 2023 resulting in over $136M USD lost or stolen that could have been prevented by restricting function calls. As part of this survey, we dissect a new class of exploit that involves so-called read-only reentrancy: exploits that re-enter read-only functions to make smart contract state inconsistent in order to enable their exploitation. Second, while some of these approaches are simple, they may not always behave the same across different blockchains that support Solidity.


翻译:本文探讨了在指定时间内限制调用Solidity智能合约函数能力的方法。我们描述了限制函数在同一交易、区块或时间段内被重复调用的技术手段,这与"不可重入函数"(即可在前一次执行中被调用的函数)的概念相关。这些方法可用于限制与智能合约完整函数集的交互。我们重新审视这一主题的动机有二:其一,2023年发生的16起真实世界智能合约漏洞事件(导致超1.36亿美元损失或被盗)本可通过限制函数调用加以预防。作为本次调研的一部分,我们剖析了一类新型漏洞——"只读重入",即攻击者通过重入只读函数使智能合约状态不一致以实现利用;其二,尽管部分方法实现简单,但在支持Solidity的不同区块链上其表现可能并不一致。

0
下载
关闭预览

相关内容

Graph Transformer近期进展
专知会员服务
65+阅读 · 2023年1月5日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年6月26日
Knowledge Embedding Based Graph Convolutional Network
Arxiv
24+阅读 · 2021年4月23日
Arxiv
12+阅读 · 2019年2月26日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
Arxiv
29+阅读 · 2018年4月6日
Arxiv
11+阅读 · 2018年3月23日
VIP会员
最新内容
探秘Palantir:驱动美情报的科技巨头
专知会员服务
2+阅读 · 今天3:14
《美国海军军事海运司令部 2026年手册》
专知会员服务
2+阅读 · 今天3:05
《人工智能使能系统可靠性框架》
专知会员服务
5+阅读 · 今天2:28
2026“人工智能+”行业发展蓝皮书(附下载)
专知会员服务
14+阅读 · 4月26日
《强化学习数学基础》
专知会员服务
12+阅读 · 4月26日
“Maven计划”的发展演变之“Maven智能系统”应用
相关VIP内容
Graph Transformer近期进展
专知会员服务
65+阅读 · 2023年1月5日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2024年6月26日
Knowledge Embedding Based Graph Convolutional Network
Arxiv
24+阅读 · 2021年4月23日
Arxiv
12+阅读 · 2019年2月26日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
Arxiv
29+阅读 · 2018年4月6日
Arxiv
11+阅读 · 2018年3月23日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员