Ethernaut智能合约挑战之Motorbike:EIP-6780带来的攻击方式变革
2025-07-04 21:13:21作者:魏侃纯Zoe
背景介绍
Ethernaut是一个广受欢迎的智能合约安全学习平台,其中的Motorbike挑战长期以来作为代理模式漏洞的经典案例教学。然而,随着区块链网络Dencun升级中EIP-6780的引入,这个挑战的解决方案发生了根本性变化。
原有攻击方式分析
在Dencun升级前,Motorbike挑战的标准解决方案是:
- 攻击者通过代理合约访问底层逻辑合约(Engine)
- 调用逻辑合约中的自毁函数(selfdestruct)
- 逻辑合约被永久销毁,代理合约失去功能逻辑
- 攻击者可以接管代理合约
这种攻击方式利用了代理模式中逻辑合约可升级的特性,通过自毁操作使代理合约失效。
EIP-6780带来的改变
Dencun升级引入的EIP-6780对selfdestruct操作码进行了重大修改:
- 自毁操作现在仅在创建它的同一交易中有效
- 交易结束后,合约状态会被恢复
- 合约字节码不会被永久删除
- 合约余额会被转移,但合约本身不会被销毁
这一改变使得传统的Motorbike攻击方式不再有效,因为逻辑合约会在交易结束后自动恢复。
新的解决方案
在EIP-6780实施后,Motorbike挑战需要采用新的攻击方式:
- 创建一个攻击合约
- 在攻击合约的构造函数中:
- 初始化与逻辑合约的交互
- 调用逻辑合约的自毁函数
- 由于自毁和创建在同一交易中完成,EIP-6780不会恢复合约状态
- 攻击合约可以成功销毁逻辑合约
这种解决方案利用了EIP-6780的例外情况:当自毁操作发生在合约创建交易中时,状态改变会被保留。
技术影响分析
EIP-6780对智能合约安全产生了深远影响:
- 增强了合约系统的稳定性
- 减少了意外自毁带来的风险
- 改变了传统的代理模式攻击方式
- 需要开发者重新评估合约安全假设
总结
Ethernaut的Motorbike挑战展示了区块链协议升级如何影响现有的智能合约安全模式。随着EIP-6780的实施,开发者需要更新对自毁操作的理解,并调整相应的安全策略。这一变化也提醒我们,区块链安全是一个动态发展的领域,需要持续学习和适应协议层面的变化。
对于学习者来说,理解这些底层变化比单纯掌握特定挑战的解决方案更为重要,因为这有助于培养适应未来协议升级的安全思维。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.87 K
暂无简介
Dart
671
155
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
260
322
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
309
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
653
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1