Finguard Attack Lab
Мы не угадываем баги.
Мы реально их ломаем.
AI генерирует пути атак из структуры контракта, затем запускает миллионы симуляций безопасности на форке mainnet в hardened sandbox.
Live Sandbox Replay
Смотрите, как Monte Carlo + Foundry ломают инвариант
AI-guided sampling запускает случайные транзакции на форке mainnet — при нарушении инварианта выдаётся воспроизводимый minimized PoC.
Invariants
poolAssets ≥ Σ userDepositstotalSupply == Σ balances|twap − spot| ≤ 5%Сценаризированное воспроизведение реального workflow. Имя проекта и адрес анонимизированы.
Эксклюзивный движок FinGuard
AI-ведомая атака Монте-Карло
AI планирует ценное пространство атак, затем Монте-Карло бьёт миллионами случайных эксплойт-входов в песочницу — покрытие и обучение с обратной связью каждый раунд, ловя краевые случаи вне ручных тестов.
- 1search-space-planner
AI-планирование пространства поиска
AI читает структуру контракта и прошлые находки, картируя ценные поверхности атак, параметры и границы.
- 2monte-carlo-sampler
Монте-Карло сэмплирование
Запускает случайные входы четырьмя стратегиями — uniform, gaussian, boundary-weighted и combinatorial — по запланированному пространству.
- 3foundry-runner (fork)
Forge-Fork в песочнице
Каждый образец выполняется на форке mainnet в укреплённой Docker-песочнице — реальное состояние, реальные транзакции, без догадок.
- 4coverage_map
Отслеживание покрытия
Тепловая карта по измерениям фиксирует исследованные и поражённые интервалы — видно, что именно тестировали, не чёрный ящик.
- 5feedback-learner
Обучение с обратной связью
Попадания и почти-попадания уплотняют сэмплирование вокруг перспективных зон, ловя краевые случаи, недоступные ручным тестам.
- 6hit-confirmation
AI-подтверждение + минимальный PoC
Каждый подтверждённый взлом оценивается AI и сжимается до минимального воспроизводимого PoC с фиксированным seed.
«Миллионы атак» — не маркетинговая цифра. Каждый запуск аудируем и воспроизводим:
Библиотека векторов атак
Покрытие реальных DeFi-эксплойтов
10 шаблонов атак, 6 из которых могут привести к прямой потере средств — каждый реально выполняется в sandbox.
Реентрантность — стандарт / кросс-функция
Повторно входит в цель через внешний вызов до обновления состояния, опустошая балансы или портя учёт.
Флэш-займ — Aave / Uniswap
Усиливает капитал флэш-займом, чтобы манипулировать ценой или форсировать ликвидации в одном блоке.
Манипуляция ценой — TWAP / AMM
Искажает цены оракула крупными свопами или короткими окнами TWAP, вызывая ложные ликвидации или минт.
Контроль доступа — нет onlyOwner / прокси
Вызывает чувствительные функции без защиты прав или захватывает implementation через proxy delegatecall.
Фронтраннинг — сэндвич / ликвидация
Следит за mempool, опережает сделки и зарабатывает на сэндвич-атаках или упреждающих ликвидациях.
Переполнение — unchecked / Solidity <0.8
Вызывает арифметическое переполнение в unchecked или старом Solidity, обходя проверки баланса.
Governance — флэш-голос / обход timelock
Берёт голоса в блоке для прохождения вредных предложений или обходит задержку timelock.
Rug Pull — скрытый mint / blacklist
Обнаруживает скрытый mint, заморозку blacklist и ложные pause-ловушки, симулируя exit-scam.
ERC20 approve — безлимитный drain
Эксплуатирует безлимитные approve, переводя токены через вредоносный или скомпрометированный spender.
Кросс-контракт — callback / фейковый токен
Обманывает учёт цели через callback-хуки или поддельный адрес токена.
Authorized Scope, Fully Isolated
Чем сильнее атака, тем жёстче guardrails. Attack Lab работает только в authorized scope.
Только контракты/хосты, отправленные и авторизованные владельцем проекта; allowlist fail-closed.
Скрипты атак только против форка mainnet в изолированном Docker sandbox.
Публично — только score, severity и класс вектора; PoC не утекает.
Seed, coverage, log и cost ledger сохраняются — воспроизводимо и аудируемо.
Стандартный disclosure: сначала fix, потом publish.
Никогда не обращается к реальным пользовательским данным — только fork snapshots.
Пусть AI Red Team сломает первым
Найдите до хакеров. Полная 7-layer defense + AI adversarial testing, flat 1599 USDT.