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ETH 以太坊创始人Vitalik Buterin：形式化验证将重塑软件安全防御体系
Vitalik Buterin指出，形式化验证能够通过数学手段证明软件符合既定的安全要求，从而改变过去仅依赖漏洞发现的传统模式。他认为，人工智能（AI）的应用将使涵盖数据库、网络、缓存等组件的全程序验证变得更加切实可行。这一方法有望显著提升以太坊在消息协议、SNARKs（简洁非交互式知识论证）、沙箱环境及隐私保护系统等方面的安全性。
超越代码层面的安全定义
Buterin强调，证明一个程序是安全的，首要任务是明确“安全”的具体含义。他以Signal应用为例，指出单纯的加密技术并不能覆盖所有的安全隐患。完整的安全定义应当包括防止消息伪造、确保消息送达、抵御重放攻击、防范设备被入侵以及密钥泄露等多个维度。
此外，硬件本身也可能通过物理信号泄露信息。例如，消息的大小、发送者的身份标识以及通信的时间间隔等细节，都可能成为信息泄露的渠道。这些复杂的细节可能导致安全定义的代码量超过一千行。但Buterin表示，相较于庞大的实现代码，明确且精简的安全定义为验证工作提供了更小且更精准的目标。
全程序验证与AI的协同效应
Buterin认为，AI技术的进步将使全程序验证更具实践意义。历史上，由于验证工作需要投入巨大的精力，开发者通常只对自己标记为“安全关键”的代码部分进行验证。而现在，他主张开发者应当对整个程序进行验证，这包括数据库、网络层和缓存层在内的所有组件。
这种方法的根本目标在于：不再仅仅依赖防守方去发现漏洞，而是通过证明软件满足预定的安全需求来增强其韧性。Buterin指出，当不同群体建立各自独立的安全要求时，这些定义也可以进行组合。如果两个定义无法共存，开发者可以隔离出底层的设计冲突。不过，他也承认，某些用户界面在处理验证方面仍然存在难度。
以太坊软件面临的复杂验证需求
Buterin特别指出了消息传递协议、沙箱环境、SNARKs以及全同态加密等领域，在这些领域中，上述验证理念的差异显得尤为重要。他将这种方法与以太坊的发展方向联系起来，强调区块链需要更强的软件安全性，特别是在追求可扩展性和隐私保护的系统层面。
他的核心论点在于以数学验证为基础，而非单纯依赖漏洞挖掘。Buterin还提到，验证的范围不能局限于选定的代码片段，而需要严谨的定义工作与持续的验证实施相结合。他重申，AI可以帮助处理这一过程中的庞大工作量，确保对数据库、网络、缓存及其他关键组件的全面覆盖。
