Fuel Core项目中message_receipts_proof函数的缺陷分析与修复方案
2025-04-30 02:53:04作者:姚月梅Lane
问题背景
在Fuel Core区块链项目中,message_receipts_proof函数负责为消息收据生成Merkle证明。该函数在处理包含MessageOut收据的交易时存在一个关键缺陷:当交易执行失败时,它仍然会将失败的交易中的MessageOut收据包含在Merkle树构建过程中,而实际上这些收据不应该被包含在最终的message_outbox_root中。
技术细节分析
正常流程
在Fuel Core的正常执行流程中:
- 区块中的交易被执行
- 成功的交易会产生各种收据,包括
MessageOut收据 - 这些
MessageOut收据会被包含在消息输出箱中 - 通过Merkle树计算生成
message_outbox_root message_receipts_proof函数为特定收据生成包含证明
问题流程
当交易执行失败时:
- 交易执行过程中可能仍会产生
MessageOut收据 - 这些收据不会被包含在最终的
message_outbox_root中 - 但
message_receipts_proof函数错误地将所有MessageOut收据(包括失败交易的)都纳入Merkle树构建 - 导致生成的证明与实际的
message_outbox_root不匹配
影响范围
这个缺陷会影响以下场景:
- 轻客户端验证消息收据时
- 跨链通信中验证消息来源时
- 任何依赖
message_receipts_proof验证的用例
特别是当区块中同时包含成功和失败交易,且这些交易都产生MessageOut收据时,问题会显现。
解决方案
修复方案应包括以下步骤:
- 过滤有效收据:在构建Merkle树前,只选择来自成功交易的
MessageOut收据 - 状态关联:将收据与交易执行状态关联,确保只有成功交易的收据被包含
- 测试验证:
- 添加包含成功和失败交易的测试区块
- 验证生成的证明与
message_outbox_root的一致性
- 性能考量:确保过滤过程不会显著影响证明生成性能
实现建议
具体实现时可以考虑:
fn message_receipts_proof(block: &Block, receipt_index: usize) -> Result<Proof> {
// 只收集成功交易的MessageOut收据
let valid_messages: Vec<_> = block.transactions()
.iter()
.filter(|tx| tx.status.is_success()) // 过滤成功交易
.flat_map(|tx| tx.receipts.iter())
.filter(|r| matches!(r, Receipt::MessageOut(_)))
.collect();
// 构建Merkle树
let tree = MerkleTree::new(valid_messages);
// 生成证明
// ...
}
后续工作
修复此问题后,建议:
- 审计相关代码,确保类似问题不存在于其他证明生成逻辑中
- 加强测试覆盖,特别是边缘案例测试
- 考虑添加静态检查或类型系统保护,防止同类问题再次出现
总结
这个缺陷揭示了区块链系统中收据处理逻辑的重要性,特别是在交易可能失败的情况下。正确处理成功和失败交易的收据对于维护系统的一致性和安全性至关重要。通过此修复,Fuel Core将能够为包含失败交易的区块生成正确的消息收据证明,增强系统的可靠性和可用性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
5分钟掌握ImageSharp色彩矩阵变换:图像色调调整的终极指南3分钟解决Cursor试用限制:go-cursor-help工具全攻略Transmission数据库迁移工具:转移种子状态到新设备如何在VMware上安装macOS?解锁神器Unlocker完整使用指南如何为so-vits-svc项目贡献代码:从提交Issue到创建PR的完整指南Label Studio数据处理管道设计:ETL流程与标注前预处理终极指南突破拖拽限制:React Draggable社区扩展与实战指南如何快速安装 JSON Formatter:让 JSON 数据阅读更轻松的终极指南Element UI表格数据地图:Table地理数据可视化Formily DevTools:让表单开发调试效率提升10倍的神器
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
525
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
332
395
暂无简介
Dart
766
189
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++
878
586
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
165
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
352
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
12
1
🎉 (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
1.33 K
748
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
985
246