FiniteMonkey：基于大型语言模型的智能漏洞挖掘引擎解析

引言：重新定义漏洞挖掘的边界

在网络安全领域，漏洞挖掘一直是技术攻防的核心战场。传统的漏洞检测工具依赖规则引擎与专家经验，但面对日益复杂的代码逻辑和新兴编程语言，其局限性逐渐显现。FiniteMonkey应运而生——这是一款完全基于大型语言模型（LLM）的智能漏洞挖掘引擎，通过任务驱动与提示工程，实现了无需预训练知识库的自动化漏洞发现。截至2024年5月，该工具已帮助发现价值超过6万美元的漏洞赏金，成为安全审计领域的一匹黑马。

核心优势：为什么选择FiniteMonkey？

1. 任务驱动与提示工程的革命性结合

FiniteMonkey摒弃传统漏洞检测的“问题驱动”模式，采用**任务驱动（Task-Driven）**框架。其核心逻辑是通过精心设计的提示（Prompt），引导模型主动分析代码逻辑，而非被动匹配已知漏洞模式。例如，初始提示“这段代码中存在一个漏洞，请找出它”相比“这段代码是否有漏洞？”显著提升了模型的推理深度。

2. 支持多语言的全栈扫描能力

引擎当前支持包括Solidity、Rust、Python、Move、Cairo等在内的11种编程语言，甚至可处理Solidity反编译生成的伪代码（.fr扩展名）。通过ANTLRv4实现的通用语法解析框架，使其能够快速适配新语言，而无需依赖特定编译器（如Solc）。

3. 低误报率的验证体系

采用DeepSeek-R1模型进行漏洞确认，结合上下文漏斗（Context Funnel）技术，将误报率控制在30-65%（根据项目规模浮动）。对于中型项目（约5000行代码），完整扫描耗时约2-3小时，成本仅20-30美元。

技术实现深度解析

安装与配置：三步快速部署

环境依赖：PostgreSQL数据库、Python环境、OpenAI API密钥
数据库初始化：执行src/db.sql创建数据表
配置文件定制：
- 在datasets.json中定义扫描目标
- 通过.env配置模型参数（示例节选）：

OPENAI_API_KEY=your-api-key
SCAN_MODE=CHECKLIST_PIPELINE
BUSINESS_FLOW_COUNT=10
MAX_THREADS_OF_SCAN=20

扫描流程的四大核心组件

业务流抽取器
使用ANTLRv4解析代码结构，通过Prompt生成JSON格式的业务流程图：

{"deposit()": [checkBalance, updateLedger, emitEvent]}

上下文漏斗（Context Funnel）
借鉴Cursor的Codebase QA思路，实现基于RAG的上下文提取模块，精准定位与漏洞相关的代码片段。
漏洞假说云生成器
通过10次迭代生成漏洞假说（Business Flow Count=10），利用LLM的“幻觉”特性拓展可能性空间。
多模型验证管道
采用Claude 3.5 Sonnet进行初步扫描，DeepSeek-R1完成最终确认，平衡准确率与时间成本。

设计哲学：从无限猴子到有限可能

起源：一个Prompt引发的革命

项目灵感始于GPT-3.5时代的简单实验：通过反复提交“这段代码存在一个漏洞，请找出它”的Prompt，开发者发现LLM展现出了超越规则引擎的推理能力。在两年内，这个策略帮助捕获了数十万元级别的漏洞赏金。

关键转折：ANTLRv4 vs Slither之争

尽管Slither在Solidity分析领域占据主导地位，但FiniteMonkey选择ANTLRv4作为解析核心，原因有三：

语言无关性：避免被Solc编译器限制，实现跨语言快速适配
轻量化：函数粒度的代码拆分比Slither的完整AST解析更高效
LLM增强：通过“业务流构建”替代传统静态分析，充分发挥模型的理解能力

错误累积定律的破解之道

传统AI审计工具面临错误累积定律的致命缺陷：假设每个处理环节准确率为70%，经过10个环节后整体准确率将暴跌至2.8%。FiniteMonkey通过以下设计实现突破：

可能性空间管理：构建漏洞假说云而非追求单一正确答案
验证收敛机制：使用DeepSeek-R1对假说进行快速证伪
有限迭代理论：通过实验发现LLM生成漏洞假说的多样性存在自然上限（通常10次迭代即可覆盖主要可能性）

实战表现与最佳实践

典型扫描结果解读

优先关注项：
- result列标记为”yes”的条目
- category列过滤掉”dont need In-project other contract”
代码定位：
- business_flow_code列查看具体代码片段
- name列定位文件路径

成本与效率优化指南

项目规模	迭代次数	耗时	预估成本
小型(<1k行)	5	1小时	$10-15
中型(5k行)	10	3小时	$20-30
大型(10k行)	15	6小时	$50-70

黄金配置建议：

扫描阶段：Claude 3.5 Sonnet（平衡速度与准确率）
确认阶段：DeepSeek-R1（误报率最低）
禁用函数级扫描（SWITCH_FUNCTION_CODE=False）以提升效率

未来展望与社区生态

技术路线图

语言扩展：计划新增Go、Swift支持
混合扫描模式：结合符号执行与模糊测试
自动化修复：基于验证结果生成Patch建议

开源社区协作

贡献指南：通过Pull Request提交新语言适配器或Prompt模板
漏洞数据库共建：集成Solodit的24,000个审计案例库
模型插件体系：支持用户自定义模型接入（需兼容OpenAI API格式）

结语：当猴子学会思考

FiniteMonkey的名字源自“无限猴子定理”，但通过LLM的可能性空间约束，它证明了漏洞挖掘既需要发散思维，也需要收敛验证。这款工具不仅是一个漏洞扫描器，更展现了任务驱动型AI在复杂问题求解中的革命性潜力——正如开发者所言：“我们不是在教AI如何找漏洞，而是在设计让它主动思考漏洞的环境。”

Github地址：https://github.com/BradMoonUESTC/finite-monkey-engine

“最好的编译器是大模型” —— FiniteMonkey设计哲学的核心命题

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