Decentralized Finance (DeFi) has turned blockchains into financial infrastructure, allowing anyone to trade, lend, and build protocols without intermediaries, but this openness exposes pools of value controlled by code. Within five years, the DeFi ecosystem has lost over 15.75B USD to reported exploits. Many exploits arise from permissionless opportunities that any participant can trigger using only public state and standard interfaces, which we call Anyone-Can-Take (ACT) opportunities. Despite on-chain transparency, postmortem analysis remains slow and manual: investigations start from limited evidence, sometimes only a single transaction hash, and must reconstruct the exploit lifecycle by recovering related transactions, contract code, and state dependencies. We present TxRay, a Large Language Model (LLM) agentic postmortem system that uses tool calls to reconstruct live ACT attacks from limited evidence. Starting from one or more seed transactions, TxRay recovers the exploit lifecycle, derives an evidence-backed root cause, and generates a runnable, self-contained Proof of Concept (PoC) that deterministically reproduces the incident. TxRay self-checks postmortems by encoding incident-specific semantic oracles as executable assertions. To evaluate PoC correctness and quality, we develop PoCEvaluator, an independent agentic execution-and-review evaluator. On 114 incidents from DeFiHackLabs, TxRay produces an expert-aligned root cause and an executable PoC for 105 incidents, achieving 92.11% end-to-end reproduction. Under PoCEvaluator, 98.1% of TxRay PoCs avoid hard-coding attacker addresses, a +22.9pp lift over DeFiHackLabs. In a live deployment, TxRay delivers validated root causes in 40 minutes and PoCs in 59 minutes at median latency. TxRay's oracle-validated PoCs enable attack imitation, improving coverage by 15.6% and 65.5% over STING and APE.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

《欧洲防务:建立区域防御盾牌》最新43页报告
专知会员服务
13+阅读 · 2025年6月25日
重磅!《区块链白皮书(2022年)》发布,38页pdf
专知会员服务
57+阅读 · 2022年12月30日
专知会员服务
62+阅读 · 2021年6月11日
资源|Blockchain区块链中文资源阅读列表
专知会员服务
44+阅读 · 2019年11月20日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
野路子:记录一个解决onnx转ncnn时op不支持的trick
极市平台
13+阅读 · 2022年1月19日
Tensorrt踩坑日记 | python、pytorch 转 onnx 推理加速
极市平台
15+阅读 · 2021年12月24日
【资源】Blockchain 区块链中文资源阅读列表
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8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
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+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
10+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
13+阅读 · 2022年8月16日
VIP会员
相关资讯
野路子:记录一个解决onnx转ncnn时op不支持的trick
极市平台
13+阅读 · 2022年1月19日
Tensorrt踩坑日记 | python、pytorch 转 onnx 推理加速
极市平台
15+阅读 · 2021年12月24日
【资源】Blockchain 区块链中文资源阅读列表
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8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
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+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
10+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员