區(qū)塊鏈生態(tài)安全挑戰(zhàn)及解決方案研究

摘? ?要：區(qū)塊鏈巧妙地融合了密碼學(xué)、點(diǎn)對(duì)點(diǎn)傳輸、共識(shí)機(jī)制等多種技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了有效的價(jià)值傳輸體系。近年來(lái)，隨著區(qū)塊鏈各類應(yīng)用的爆發(fā)式增長(zhǎng)，其各層面的安全問(wèn)題也隨之凸顯。區(qū)塊鏈底層平臺(tái)、區(qū)塊鏈應(yīng)用漏洞導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)以及各類虛擬資產(chǎn)犯罪行為對(duì)區(qū)塊鏈生態(tài)的安全帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。文章針對(duì)區(qū)塊鏈生態(tài)的各類安全挑戰(zhàn)進(jìn)行深入分析，基于區(qū)塊鏈安全技術(shù)以及區(qū)塊鏈監(jiān)管兩個(gè)維度，提供了區(qū)塊鏈全生態(tài)安全解決方案。最后依據(jù)深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，提出le 區(qū)塊鏈生態(tài)安全技術(shù)及方案的未來(lái)展望和研究方向。

關(guān)鍵詞：區(qū)塊鏈生態(tài);虛擬資產(chǎn)犯罪;安全解決方案;深度學(xué)習(xí)

中圖分類號(hào)： TP319? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Abstract： Blockchain skillfully integrates Cryptography， P2P transmission， Consensus mechanism and other technologies to achieve effective value transmission system. In recent years， with the explosive growth of various blockchain applications， the blockchain security issues at all levels have become prominent. The risks caused by the vulnerability of blockchain underlying platforms and blockchain applications and a various kinds of virtual asset crimes， have brought great challenges to blockchain ecology security. Based on the in-depth analysis of various security challenges of blockchain ecology， this paper provides a security solution of full blockchain ecology from two dimensions： blockchain security technology and blockchain supervision. At last， the future prospect and research direction of blockchain ecology security technology and solution are proposed according to the development of deep learning technology.

Key words： blockchain ecology; virtual asset crime; security solutions; deep learning

1 引言

區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)展至今已經(jīng)形成了一個(gè)較為完整的技術(shù)棧，區(qū)塊鏈被廣泛地關(guān)注和研究主要是因?yàn)槠浔旧淼奶匦裕喝ブ行摹⑼该餍院涂伤菰葱?、開放性、不可篡改性及匿名性[1]。區(qū)塊鏈技術(shù)已廣泛應(yīng)用于金融、醫(yī)療、物流、產(chǎn)品溯源等多個(gè)領(lǐng)域，隨著區(qū)塊鏈技術(shù)的廣泛應(yīng)用，區(qū)塊鏈生態(tài)中的安全問(wèn)題也層出不窮，引起了全球的高度重視。據(jù)中國(guó)信息通信研究院/中國(guó)通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)發(fā)布的《區(qū)塊鏈安全白皮書》數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，全球區(qū)塊鏈重大安全事件的損失金額從2011-2019年呈逐步上升趨勢(shì)，2017-2019年甚至出現(xiàn)了指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。2019年，區(qū)塊鏈安全事件造成的損失已高達(dá)60億美元[2]。

2 全球區(qū)塊鏈生態(tài)安全現(xiàn)狀

從全球來(lái)看，區(qū)塊鏈生態(tài)的安全問(wèn)題日益嚴(yán)重，虛擬資產(chǎn)被盜、虛擬資產(chǎn)服務(wù)商被黑客攻擊、智能合約邏輯問(wèn)題導(dǎo)致執(zhí)行出錯(cuò)等安全事故不斷發(fā)生。2016年6月17日，一名黑客發(fā)現(xiàn)了以太坊上一個(gè)去中心化的自治風(fēng)險(xiǎn)投資基金The Dao的合約漏洞，可無(wú)限從合約中轉(zhuǎn)出資金，短短幾小時(shí)，360萬(wàn)枚以太幣被轉(zhuǎn)出;2018年1月26日，日本交易所Coincheck被黑客入侵，稱被盜資金為“史上最高的盜竊金額”（約5.3億美元）此數(shù)字超過(guò)Mt.Gox交易所被盜數(shù)額（4.73億美元）;2017年9月13日，有人通過(guò)利用以太坊錢包客戶端Parity漏洞竊取了超過(guò)15.3萬(wàn)枚以太幣，其價(jià)格超過(guò)3000萬(wàn)美元。世界各國(guó)已經(jīng)對(duì)區(qū)塊鏈生態(tài)安全進(jìn)行了相關(guān)的研究，并制定了各項(xiàng)區(qū)塊鏈的安全監(jiān)管條例。英國(guó)政府提出以技術(shù)監(jiān)管為核心，法律監(jiān)管為輔助，雙措并舉打造區(qū)塊鏈監(jiān)管新模式。美國(guó)鼓勵(lì)探索區(qū)塊鏈在安全領(lǐng)域的應(yīng)用，注重區(qū)塊鏈安全風(fēng)險(xiǎn)技術(shù)應(yīng)對(duì)[3]。我國(guó)的區(qū)塊鏈技術(shù)生態(tài)結(jié)構(gòu)與國(guó)外基本一致，在推動(dòng)區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)展和引用落地時(shí)，同樣重視區(qū)塊鏈的安全問(wèn)題，從區(qū)塊鏈安全威脅描述、安全體系構(gòu)建、安全應(yīng)對(duì)建議等方面加強(qiáng)了指導(dǎo)。

3 區(qū)塊鏈生態(tài)主要安全挑戰(zhàn)

3.1 區(qū)塊鏈平臺(tái)

區(qū)塊鏈平臺(tái)就是區(qū)塊鏈的底層系統(tǒng)，負(fù)責(zé)支撐各類區(qū)塊鏈應(yīng)用的運(yùn)行環(huán)境，是區(qū)塊鏈生態(tài)中的核心與基石。在經(jīng)歷了新的區(qū)塊鏈分化與發(fā)展后，產(chǎn)生了公有鏈和聯(lián)盟鏈的應(yīng)用方向[4]。

3.1.1 公有鏈

公有鏈?zhǔn)侵溉魏稳硕伎梢詤⑴c，無(wú)任何訪問(wèn)限制的區(qū)塊鏈，如比特幣、以太坊、EOS等。由于公有鏈的開源性質(zhì)，導(dǎo)致公有鏈的安全性較低，受攻擊面較大，包括在節(jié)點(diǎn)通信、區(qū)塊處理、交易邏輯、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及共識(shí)機(jī)制等各個(gè)層面，容易受到威脅。

3.1.2 聯(lián)盟鏈

聯(lián)盟鏈?zhǔn)怯煞夏撤N條件的成員組成聯(lián)盟來(lái)管理的區(qū)塊鏈，只有經(jīng)過(guò)許可的可信節(jié)點(diǎn)才能參與該聯(lián)盟鏈的記賬，其它用戶僅有部分權(quán)限[5]，包括IBM的Hyperledger Fabric 2.0、螞蟻金服的開放聯(lián)盟鏈等。聯(lián)盟鏈由于有對(duì)接入權(quán)限管控的限制，安全性相較于公有鏈有些許提升，但依然存在某些和公鏈類似的安全風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，如鏈上數(shù)據(jù)異常、節(jié)點(diǎn)異常、加密通信的安全性，以及聯(lián)盟鏈特有的認(rèn)證授權(quán)策略及賬戶授權(quán)機(jī)制的風(fēng)險(xiǎn)等。

在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，形式化驗(yàn)證是一種面向軟硬件的基于規(guī)約、開發(fā)、以及驗(yàn)證的方法，主要借助于數(shù)理邏輯分析來(lái)加強(qiáng)系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)固性。將形式化驗(yàn)證技術(shù)運(yùn)用于智能合約的安全驗(yàn)證，運(yùn)用形式化驗(yàn)證中最重要的定理證明和模型檢測(cè)來(lái)驗(yàn)證智能合約的安全性。根據(jù)成都鏈安的內(nèi)部實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，形式化驗(yàn)證技術(shù)對(duì)智能合約安全驗(yàn)證的準(zhǔn)確度高達(dá)97%，是一種非?？煽壳覝?zhǔn)確的智能合約安全檢測(cè)技術(shù)。

（2）人工深度代碼檢測(cè)

對(duì)于區(qū)塊鏈應(yīng)用中的智能合約以及鏈下業(yè)務(wù)系統(tǒng)端（Web、APP）安全性的保證，還可以通過(guò)人工深度代碼檢測(cè)的方式（包括核心代碼審查及攻防測(cè)試）。對(duì)于智能合約代碼檢測(cè)人員，需要熟悉各種智能合約的代碼編寫規(guī)律，精確發(fā)現(xiàn)代碼級(jí)別漏洞，并提供改進(jìn)意見(jiàn)，出具專業(yè)的智能合約安全審計(jì)報(bào)告，有效地保障合約代碼的安全性。

4.2 運(yùn)行階段

4.2.1 區(qū)塊鏈應(yīng)用安全態(tài)勢(shì)感知

在區(qū)塊鏈應(yīng)用的運(yùn)行階段，也需要實(shí)時(shí)了解是否有安全風(fēng)險(xiǎn)。運(yùn)用區(qū)塊鏈應(yīng)用安全態(tài)勢(shì)感知技術(shù)方法可以有效地解決此類問(wèn)題。

區(qū)塊鏈應(yīng)用安全態(tài)勢(shì)感知主要面向區(qū)塊鏈上特有的交易風(fēng)險(xiǎn)及安全威脅的可視化態(tài)勢(shì)感知和安全管控，以區(qū)塊鏈上數(shù)據(jù)收集、關(guān)聯(lián)分析挖掘?yàn)楹诵模鉀Q現(xiàn)有區(qū)塊鏈全局視角缺乏統(tǒng)一安全監(jiān)管，無(wú)法挖掘有價(jià)值的安全威脅的訴求。

首先，對(duì)區(qū)塊鏈上應(yīng)用進(jìn)行7×24小時(shí)的實(shí)時(shí)安全風(fēng)險(xiǎn)及運(yùn)營(yíng)情況進(jìn)行監(jiān)控，之后對(duì)鏈上交易和威脅情報(bào)數(shù)據(jù)的綜合關(guān)聯(lián)分析，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)交易和安全威脅事件，對(duì)事件進(jìn)行評(píng)級(jí)，之后再對(duì)預(yù)警和報(bào)警事件按照發(fā)生位置、影響范圍、危害程度等條件進(jìn)行分類，并且將事件精準(zhǔn)推送給用戶，用戶在收到預(yù)警或告警后，可運(yùn)用態(tài)勢(shì)感知中的防火墻模塊進(jìn)行有效地處置。打造一個(gè)“安全監(jiān)測(cè)→安全分析→安全預(yù)警與告警→安全響應(yīng)及處置→安全態(tài)勢(shì)呈現(xiàn)”的閉環(huán)安全流程，如圖2所示。

4.2.2 區(qū)塊鏈威脅情報(bào)推送

區(qū)塊鏈威脅情報(bào)推送也是保障區(qū)塊鏈整體運(yùn)行階段安全的有效思路。通過(guò)各種渠道（包括互聯(lián)網(wǎng)開源情報(bào)、第三方安全情報(bào)，鏈上威脅情報(bào)信息等）收集區(qū)塊鏈安全相關(guān)的情報(bào)信息及數(shù)據(jù)，自動(dòng)聚合開源情報(bào)，對(duì)情報(bào)進(jìn)行詳細(xì)地解析，根據(jù)用戶畫像建立針對(duì)用戶的威脅情報(bào)分析模型，實(shí)時(shí)推送與用戶相關(guān)的威脅情報(bào)，并做好情報(bào)管理，便于用戶提前做好相關(guān)安全防護(hù)。

4.3 監(jiān)管階段

4.3.1 建立整體虛擬資產(chǎn)風(fēng)控體系

針對(duì)各類虛擬資產(chǎn)犯罪行為，可采用建立整體虛擬資產(chǎn)風(fēng)控體系的方式進(jìn)行解決。虛擬資產(chǎn)風(fēng)控體系內(nèi)容主要包含持續(xù)性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、溯源追蹤及調(diào)查取證、風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)自動(dòng)告警以及整體風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)呈現(xiàn)。

（1）持續(xù)性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。建設(shè)KYT（Know Your Transactions）及持續(xù)性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的能力，通過(guò)對(duì)鏈上海量交易信息進(jìn)行深入地分析，就能夠得出賬戶和地址之間的關(guān)系、交易之間的關(guān)系以及賬戶地址和交易之間的關(guān)系[9]，再利用積累的海量實(shí)體地址庫(kù)和機(jī)器學(xué)習(xí)異常行為建模技術(shù)識(shí)別并深入評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)資金來(lái)源去向、風(fēng)險(xiǎn)賬戶及風(fēng)險(xiǎn)交易。

（2）溯源追蹤及調(diào)查取證。深入調(diào)查虛擬資產(chǎn)交易活動(dòng)的實(shí)體來(lái)源和去向，生成資金溯源追蹤的可視化拓?fù)鋱D，并提供詳細(xì)的調(diào)查取證報(bào)告。

（3）風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)自動(dòng)告警。當(dāng)監(jiān)控到可疑的賬戶或交易風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)行實(shí)時(shí)告警，可查看實(shí)時(shí)告警信息，并對(duì)風(fēng)險(xiǎn)賬戶進(jìn)行及時(shí)進(jìn)一步的調(diào)查及處理。

（4）整體風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)呈現(xiàn)。為用戶呈現(xiàn)整體的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)情況，用戶從整體態(tài)勢(shì)中可了解到風(fēng)險(xiǎn)賬戶Top 10，風(fēng)險(xiǎn)類型及風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別分布以及交易風(fēng)險(xiǎn)的趨勢(shì)等。

4.3.2 虛擬資產(chǎn)監(jiān)管合規(guī)

世界各國(guó)對(duì)于虛擬資產(chǎn)的監(jiān)管也愈發(fā)嚴(yán)格，2019年6月，金融行動(dòng)特別工作組FATF發(fā)布了對(duì)VASP的監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)于評(píng)估各國(guó)是否已經(jīng)采取必要行動(dòng)來(lái)部署虛擬資產(chǎn)的相關(guān)監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)，F(xiàn)ATF已達(dá)成一致。FATF強(qiáng)調(diào)：鑒于虛擬資產(chǎn)行業(yè)的全球性，各國(guó)必須即刻實(shí)施這些要求，特別是要了解風(fēng)險(xiǎn)并確保對(duì)該行業(yè)的有效監(jiān)督。G20領(lǐng)導(dǎo)人、財(cái)長(zhǎng)和央行行長(zhǎng)已經(jīng)宣布將遵守FATF的虛擬資產(chǎn)合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)要求，即將遵守虛擬資產(chǎn)反洗錢和打擊非法金融交易的相關(guān)規(guī)定。

如若各類虛擬資產(chǎn)服務(wù)商需要進(jìn)行持續(xù)性地經(jīng)營(yíng)和發(fā)展，則必須要滿足FATF以及各國(guó)管轄區(qū)內(nèi)的對(duì)虛擬資產(chǎn)的監(jiān)管要求。建立整體的虛擬資產(chǎn)的風(fēng)控體系可有效滿足各類針對(duì)虛擬資產(chǎn)服務(wù)商的合規(guī)要求，如圖3所示。

5 區(qū)塊鏈生態(tài)安全未來(lái)展望

基于本文區(qū)塊鏈全生態(tài)的安全解決方案，以及對(duì)整個(gè)行業(yè)生態(tài)的洞察，提出對(duì)區(qū)塊鏈生態(tài)安全的未來(lái)展望：運(yùn)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)加強(qiáng)對(duì)區(qū)塊鏈虛擬資產(chǎn)風(fēng)控及威脅情報(bào)推送能力。

人工智能分析技術(shù)已日益成熟，已經(jīng)有各個(gè)領(lǐng)域的成熟應(yīng)用場(chǎng)景。目前，深度學(xué)習(xí)在無(wú)人駕駛、語(yǔ)音識(shí)別、文本識(shí)別、圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)與人臉識(shí)別領(lǐng)域已經(jīng)得到了充分的應(yīng)用。

深度學(xué)習(xí)也可以應(yīng)用在區(qū)塊鏈虛擬資產(chǎn)風(fēng)控的應(yīng)用場(chǎng)景中。MIT-IBM 沃森人工智能實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)將圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（Graph Convolutional Network，GCN）使用在比特幣反洗錢領(lǐng)域中[10]，基于分析出的海量鏈上地址標(biāo)簽，運(yùn)用GCN算法等深度學(xué)習(xí)技術(shù)，研究針對(duì)區(qū)塊鏈地址的聚類和分類模型，經(jīng)過(guò)多輪的訓(xùn)練后，形成自動(dòng)識(shí)別地址和實(shí)體映射關(guān)系的深度學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)高效的虛擬資產(chǎn)風(fēng)控模型，如圖4所示。

在威脅情報(bào)推送方面，除了互聯(lián)網(wǎng)、及第三方情報(bào)源，可運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)有效地對(duì)各類與用戶有關(guān)的威脅情報(bào)進(jìn)行文本解析、摘要生成、關(guān)聯(lián)分析等，建立針對(duì)用戶的威脅情報(bào)分析模型，定向推送出高精確度的威脅情報(bào)。

6 結(jié)束語(yǔ)

區(qū)塊鏈生態(tài)的安全問(wèn)題愈演愈烈，為了區(qū)塊鏈生態(tài)健康長(zhǎng)遠(yuǎn)的發(fā)展，應(yīng)加強(qiáng)區(qū)塊鏈安全監(jiān)管，規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，為場(chǎng)景落地應(yīng)用過(guò)程提供一個(gè)安全可靠的環(huán)境[11]。同時(shí)，加強(qiáng)區(qū)塊鏈生態(tài)安全的創(chuàng)新能力，不斷研究新的技術(shù)方向，為區(qū)塊鏈生態(tài)安全提供更加強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。

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作者簡(jiǎn)介：

楊霞（1978 -），女，漢族，四川成都人，電子科技大學(xué)，副教授;主要研究方向和關(guān)注領(lǐng)域： 區(qū)塊鏈安全技術(shù)。