探索更安全的智能合约编程:Flint 语言
2024-05-24 15:32:49作者:羿妍玫Ivan
项目介绍
Flint 是一种新型的安全、面向契约的编程语言,专为在区块链平台上编写可靠的智能合约而设计。虽然仍处于 alpha 开发阶段,但其独特的特性已经吸引了业界的关注。Flint 的目标是通过提供一种更具类型安全性、合同导向的语法结构,来帮助开发者编写更健壮的智能合约,降低潜在的安全隐患。
项目的开发团队来自帝国理工学院计算机系,并得到了相关基金会的支持。其原始开发者Franklin Schrans在他的MEng论文中首次提出了这一概念,并由众多贡献者共同推进。
项目技术分析
Flint 提出了许多创新特性:
-
调用者保护(Caller Protections):强制开发者思考谁能调用合同的敏感函数。这比Solidity的修饰符提供了更强的静态检查,并对外部合约发起的调用进行运行时检查。
-
类型状态(Type States):将状态管理的模式融入语言本身,确保在正确状态下才能执行特定功能,防止因管理状态错误导致的问题。
-
默认不可变性:默认限制对状态的修改,使得函数的行为更加可预测。需要修改状态的函数需明确标注
mutates (...)。 -
资产类型(Assets):Flint 强调了像区块链代币这样的资产在智能合约中的核心地位,提供了防止双重花费和重入攻击的原子操作。
此外,Flint 还致力于提供更安全的操作语义,比如防止整数溢出的默认行为。
应用场景和技术实践
Flint 可广泛应用于任何需要在区块链网络上部署智能合约的场合,例如:
- DeFi(去中心化金融)应用:构建安全的借贷平台、代币交换或众筹系统。
- 跨链协议:实现不同区块链之间的价值转移。
- 非同质化通证平台:创建、管理和交易独一无二的数字收藏品。
由于其严格的安全性,Flint 也适用于教育领域,作为教授智能合约编程和区块链安全的工具。
项目特点
- 安全性优先:Flint 的核心设计旨在消除常见的智能合约安全隐患,如重入攻击和意外状态更改。
- 编译器支持:Flint 提供了强大的编译器,能够检测并警告可能的错误,帮助开发者在部署前修复问题。
- 清晰的语言模型:它的语法简洁明了,易于学习和理解,降低了入门难度。
- 持续改进:未来计划包括气费估算、形式化验证、包管理器以及更多工具支持,将持续增强开发体验和代码质量。
总体来说,Flint 是一个值得期待的项目,它将推动智能合约编程的新范式,让区块链开发更加安全可靠。尽管仍在早期开发阶段,但对于关注区块链安全和智能合约的人来说,这是一个值得关注并参与其中的项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
140
170
暂无简介
Dart
598
130
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
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++
632
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
724
🎉 (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
1.06 K
616
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
198
74
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
460