Clear: Solidity Akıllı Sözleşmeler için Resmi Doğrulama Çerçevesi

Blockchain geliştirme topluluğu, uzun süredir akıllı sözleşme güvenliği ve bütünlüğü konusunda güçlü yaklaşımlara ihtiyaç duymaktadır.

## Giriş ve Özet

Bu yeni resmi doğrulama sistemi, geliştiricilerin Solidity akıllı sözleşmelerinin doğruluğunu belirleme şeklini değiştirecektir. Diğer geleneksel otomatik teorem kanıtlama yöntemlerinden daha esnektir, çünkü daha insan tarafından programlanabilir olmakla birlikte, doğruluk özelliklerinin ifade edilmesi ve gösterilmesinde de eskisinden daha fazla esneklik sağlar.

Bu, geliştiricilere, spesifikasyonların soyut temsilinden türetilen kanıtları oluşturmak için daha kolay bir başlangıç noktası sağlar.

Çerçeve, Yul akıllı sözleşmelerinin doğruluğuna ilişkin bilgisayar tarafından kontrol edilebilir kanıtları Lean proving assistant'ın bir alt diline derler ve modelin doğruluğunu doğrulamak için testlerle EVM uyumlu olarak yürütmek üzere spesifikasyonları derleyebilir.

Lean ekosisteminin zengin matematik kütüphanelerinden ve kanıt otomasyonundan yararlanır ve bu nedenle bu yöntem, bilinen diğer otomasyon yöntemlerine göre daha fazla manuel müdahale gerektirir, ancak kağıda yazılabilen herhangi bir doğruluk argümanı bilgisayar tarafından kanıtlanabilir.

Çerçeve, etkili matematiksel formülasyon kütüphanelerine ve alana özgü otomasyon seçeneklerine erişir. Bununla birlikte, birçok temel matematik teoreminin gösterdiği gibi, bunları kanıtlayacak kadar güçlü hiçbir kanıtlanmış sistemde kanıtlanamayan ifadeler her zaman olacaktır.

Güven temelini en üst düzeyde kolaylaştırmak için, çerçeve, Ethereum uyumluluk test paketleri ile semantiği test etmek ve modeli en yeni Ethereum yükseltme planlarına genişletmek için hibe fonuyla desteklenmiştir. Bu geliştirilmiş model, kamu yararı olarak yayınlanacaktır.

Çerçeve, Yul programlarını Lean kanıt yardımcısına aktarabilen bir doğrulama koşulu oluşturucu içerir. Programları, mantık yürütmesi kolay, yönetilebilir bloklara ayırmakla kalmaz, aynı zamanda bu blokların anlamlarının basitleştirilmiş açıklamalarını da oluşturur.

Çerçeve ayrıca, teoremler ve otomasyon araçları içeren bir kütüphane sağlayarak kanıtların yazılmasını da destekler. Kanıtlar daha sonra LeanCompiler yardımıyla kontrol edilebilir. LeanCompiler'ın kanıt kontrol çekirdeği biraz daha küçüktür, ancak şu anda yanlış önermelerin kanıtlarını kabul etme anlamında hatasız olduğu düşünülmektedir.

Bu yaklaşımın avantajı, kağıt üzerinde yazılabilen ve resmi olarak kanıtlanabilen herhangi bir özelliği yazmaya ve nispeten küçük bir kanıt kontrol çekirdeğine sahip olan ve şu anda yanlış önermelerin kanıtlarını kabul etme anlamında hatasız olduğu düşünülen LeanCompiler ile kontrol etmeye olanak sağlamasıdır. Bu esneklik, yöntemlerin yerleşik akıl yürütme kısıtlamalarına tabi olan çoğu otomatik yöntemden daha güçlüdür.

Bileşimlilik ve Soyutlama

Bileşimlilik ve soyutlama özellikleri, kanıtlanmış kod bileşenlerinin yeni durumlarda kullanımları ile korunacağını ima eder. Bu, karmaşık kodun büyük bölümlerinin, eylemlerinin basit ifadeleriyle değiştirilmesini sağlar.

Hatta, alternatif ancak anlamsal olarak eşdeğer olanlarla kod uygulamalarının güvenli bir şekilde değiştirilmesini destekleyebilir, örneğin algoritmaları optimize etmek ve doğruluk garantilerini korumak gibi.

Çerçeve, temel sistem tarafından doğrulanmış kanıtlar üreten özel prosedürler aracılığıyla genişletilebilir kontrollü otomasyon sağlar. Bu, manuel iş yükünü önemli ölçüde azaltır ve doğrulama garantileri korunur.

Çerçeve, kapsamlı doğrulama gücü sunmak için işbirliği yapan üç temel bileşene sahiptir:

• •Yul EVM lehçesinin modeli, kanıt yardımcısı ortamında Yul kodunun anlamını açıklar. Programların davranışları hakkında mantık yürütmeyi sağlayan şey, bu modelin temelindeki anlamdır.
• •Yul programları hakkında kanıt yazmayı kolaylaştırmak için özel olarak tasarlanmış özel taktikler ve teoremler koleksiyonu. Bu araçlar, akıllı sözleşme doğrulamada sıkça görülen yaygın kalıpları ve işlemleri işler.
• •Doğrulama koşulu oluşturucu, üst düzey yapıya sahip kanıt şablonları oluşturur ve Yul programlarını kanonik biçimlere basitleştiren kanıtları otomatik olarak üretir. Bu doğrulama koşulları artık Yul dili açısından değil, daha anlaşılır bir şekilde belirtilmektedir.

Doğrulama, yapılandırılmış bir süreçtir. Kullanıcılar bir Yul programı ile başlar ve çerçevenin yapısal varsayımlarını karşılayan bir kod üretmek için özel derleyici seçenekleriyle derler. Bu kod daha sonra doğrulama koşulu oluşturucu tarafından işlenerek gerekli kanıt altyapısı oluşturulur.

Çerçeve, Yul kodlarının belirli bir yapısını varsayar.

Pratik Uygulama: Çarpma İşlevi

Çarpma işlevini uygulamak için, aşağıdaki yapısal gereksinimler, belirli derleyici bayraklarıyla aşağıdaki kodu derleyerek karşılanmalıdır. Bu örnek, çerçevenin kullanıcı tarafından yazılan işlevleri ve rastgele kontrol akış yapılarını nasıl yönetebildiğini göstermektedir.

Çarpma işlemi iki girdi içerir ve bir değeri biriktiriciye gerekli sayıda ekleyerek çarpma işlemini gerçekleştirir.

Bir programda doğrulama koşulu oluşturucuyu çalıştırmak, oluşturulan dosyalarla birlikte yapılandırılmış bir dosya hiyerarşisi oluşturur. Genel yapı şunlardan oluşur:

• •Her bir Yul dosyası ve sözleşme ile ilgili olarak oluşturulan dosyalar
• •Özetlenmiş kod bloklarının diğer yaygın alt klasörleri

Çerçeve, programları otomatik olarak birimlere ayırır ve birleştirilen birimlerin orijinal programla aynı olmasını sağlamak için entegrasyon mantığı oluşturur. Her temel kod bloğu, kolayca anlaşılabilir, yeniden kullanılabilir bileşenler ve daha iyi performans ve ölçeklenebilirlik sağlayan üç tür dosya üretir.

Yul program kodu ve çerçeveye özgü mantık, doğrulama koşullarını ve kod bloğunun çalıştırılmasının bir doğrulama koşulu ile sonuçlandığını kanıtlayan kanıtları içerir ve bunlar oluşturulan aile dosyalarında temsil edilir. Bu dosyalar, spesifikasyon/tatmin ve kod yürütme arasında köprü görevi görür ve kullanıcı aile dosyalarına özel dikkat gösterilmelidir, çünkü bunlar, kullanıcının tamamlaması gereken doğrulama mantığını içeren ve çerçeve tarafından oluşturulan dosyalardır.

Mantıksal boşlukları doldurmak için sistemin koşullu davranış özellikleri vermesi gerekir. Döngü kontrol semantiğini ifade etmek için sistem, döngüden çıkma ve program durumlarındaki değişkenlere erişme gibi rutin işlemleri yapan yardımcı programlar sunar.

Döngüler, doğrulama sistemi ile doğrulanması çok zordur ve bunun nedeni kısmen, bu tür bir sistemde sıklıkla gerekli olan tümevarımsal akıl yürütmedir. Çerçeve, döngü bileşenlerinin sistematik özelliklerini vererek bu sorunu çözmektedir.

Kullanıcı şunları belirtmelidir:

• •Fesih koşulları
• •İterasyon sonrası davranış
• •Döngü gövdesi davranışı
• •Genel olarak döngü sabitleri

Çerçeve, koşullu mantığı ayrıntılı olarak açıklamak için basit değişken güncellemelerinin döngü semantiğinin açıklamasını destekler. Bu tür teknik ayrıntılar ilk bakışta çok şeffaf görünmeyebilir, ancak tüm yürütme olasılıklarının kapsandığından emin olunur.

Spesifikasyonlar belirlendikten sonra, kullanıcı doğrulama koşullarının belirtilen spesifikasyonları kanıtlayabildiğini göstermelidir. Çerçeve, tipik kanıt kalıplarını işlemek için büyük ölçüde otomasyon sunar.

Özel taktikler şu işlemler için kullanılır:

• •Değişiklikleri değişkenlerde saklayın
• •Kontrol akışı mantığı
• •Diğer yaygın doğrulama sorunları

Bu otomatik yöntemler, kanıtlamaları gerçekleştirmek için gereken manuel çabayı önemli ölçüde azaltırken, yine de en üst düzeyde doğrulama sağlar.

Kanıtlama süreci genellikle, bu kanıtlar kullanıcı tanımlı özelliklerle doğrudan bağlantılı olduğundan, ilgili soyutlamaları açığa çıkarmakla başlar. Çerçeveyi, değişken depolama işlemleri ve durum geçişleri gibi teknik ayrıntıları yönetmek için kullanılan genel amaçlı temizleme taktikleri ile çok sayıda doğrulama koşulunu otomatikleştirmek için uygular.

Çerçeve, herhangi bir Yul programını programın yapması beklenenlerin bir dizi ifadesine dönüştürmek ve kodun beklentileri karşıladığını kanıtlamak için kullanılan karmaşık bir araçtır. Programlar başlangıçta, soyut bir temsilde tutarlılık kanıtları olan programlara çevrilir ve bu da daha ileri spesifikasyon kanıtları için basitleştirici başlangıç noktaları sağlar.

Yul programında değişken deposu üzerindeki işlemler gibi mantık kalıpları, özel otomasyon prosedürleri tarafından işlenir.

Daha İleri Geliştirme

Daha ileri geliştirme, bir dizi önemli iyileştirme içerir:

• •Güvenilir hash modeli doğru kriptografik işlem semantiğine sahip olacaktır
• •Çapraz sözleşme çağrısının modellenmesi, karmaşık etkileşim kalıpları hakkında akıl yürütmeye olanak sağlayacaktır.
• •Anlamsal doğruluk, yürütme maliyetini dikkate alarak gaz modelleme yoluyla kontrol edilecektir.
• •Ethereum yükseltme planlarının en son değişikliklerine uyulması, mevcut ağ davranışıyla uyumlu olmasını sağlayacaktır.
• •Kullanılabilirliğin iyileştirilmesi, kullanıcıların günlük kullanımlarını daha verimli ve kullanıcı dostu hale getirecektir.

Spesifikasyonlardan Ethereum yürütme istemcilerini çıkarmak ve resmi olarak doğrulanmış Yul'dan EVM bayt koduna derleyiciler oluşturmak için daha fazla çalışma yapılabilir.

Çerçeve, temel kanıt sisteminde çok çeşitli matematik ve bilgisayar bilimi kütüphanelerine dayanmaktadır. Bu kütüphaneler, programlar hakkında akıl yürütme sırasında sıklıkla ortaya çıkan biçimlendirilmiş kavramlar sunarak, karmaşık kanıtlar yapmak için gereken çabayı büyük ölçüde basitleştirir.

Özel taktikler, doğrulamadan ödün vermeden güçlü bir metaprogramlama ortamına dayanır. Gözlemlenen kullanım modellerine dayanan otomasyonun birleştirilebilir yapısı, kullanılabilirliğin zaman içinde sürekli iyileşmesini sağlar.

Yul'u doğrudan kanıt ortamında kodlamak için kullanılan mimari, bu dili kullanan geliştiriciler için arayüzü şeffaf ve doğal hale getirir ve kodun doğru olduğundan emin olmak için otomatik doğrulamada daha önce görülmemiş yetenekler sunar.