Aether v6.0 — スマートコントラクトセキュリティ解析フレームワーク

Aetherは、Solidityスマートコントラクトの解析、脆弱性の発見、Foundryベースの概念実証（PoC）テストの生成、メインネットフォーク上でのエクスプロイト検証を行うPythonベースのフレームワークです。Solidity AST解析、汚染解析、制御フローグラフ解析、クロスコントラクト解析、Halmosシンボリック実行、180以上のパターンベースの静的検出器、共有 SAGE 組織記憶を備えた協調型マルチエージェントLLMパイプライン（GPT/Gemini/Claude）、14のプロトコルアーキタイプ、75以上のエクスプロイト知識ベース、MLキャリブレーション済み検出、トークン特性検出、不変条件の抽出、関連コントラクトのコンテキスト解決、高度なコンテキスト認識フィルタリングを、単一の永続的なフルスクリーンTUIに統合します。

v6.0の新機能

協調エージェントパイプライン — ディープ分析パイプラインは、5つの独立パスから、SAGE組織記憶を通じて構造化知識を共有する5つの協調エージェントへと変わります：

共有セッションメモリ — 各パスは、発見事項、却下、検証済み保護策を監査単位のSAGEセッションに保存します。後続のパスは、フラットなテキスト要約ではなく「先行パスインテリジェンス」を受け取ります。
第一級レコードとしての却下 — Pass 3が懸念事項を却下すると（例："nonReentrant修飾子による再入保護"）、Pass 5はそれを再フラグしません。これにより、重複発見の第1位の原因を直接排除します。
異議申立メカニズム — 後続のパスは先行の却下を覆すことができますが、新しい証拠を提示する必要があります。「Pass 3はこの他の関数を通るコールバックパスを見ていなかった」は有効ですが、「私は同意しない」は無効です。
クロスパス確認 — 複数のパスが独立して発見を確認すると、信頼度が15%向上します。クロス確認された発見はレポートで優先されます。
SAGE必須 — 組織記憶は現在必須であり、任意ではありません。SAGEなし=監査なし。開始するには docker compose up -d を実行します。

v5.0の新機能

SAGE組織記憶 — Aetherはすべての監査から学習し、誤検知を減らし、時間の経過とともに発見品質を向上させます：

事前学習済み知識ベース — 170の組織記憶を同梱：75のエクスプロイトパターン、63のプロトコルアーキタイプチェックリスト、12のトークン特性カテゴリ、20の厳選された歴史上のエクスプロイト（DAO、Wormhole、Euler、Ronin、Curve など）
パイプライン統合 — SAGEはディープ分析のPass 3とPass 5で過去の発見とエクスプロイトパターンを想起します。パイプライン後には監査の学びを保存し、将来の想起に備えます。
フィードバックループ — 確認された発見は高信頼度の事実として保存されます。拒否された発見（誤検知）も保存され、将来の監査で回避されます。AccuracyTrackerの結果は自動的にSAGEに入力されます。
検証パイプライン — 新しいステージ -1：SAGE既知FPチェックは、他の検証が実行される前に、以前に拒否されたパターンに一致する発見をフィルタリングします。
ディテクタ精度同期 — SageFeedbackManager.sync_detector_accuracy() は高/低パフォーマンスのディテクタを特定し、やるべきこと・やるべきでないことの振り返りを保存します。
起動時の自動シード — SAGE Dockerを起動した状態での初回起動時に、事前学習済み知識ベースが自動シードされます。バージョン認識型：既にシード済みの場合はスキップされます。
TUI統合 — SAGE ON/OFFステータスとメモリ数がCostBarに表示されます。
Dockerデプロイ — docker compose up -d でSAGEを起動します。設定は ~/.aether/config.yaml の sage_enabled/sage_url で行います。
グレースフルデグラデーション — SAGEが利用できない場合でも、監査機能が壊れることは決してありません。

コントリビューター： ハードコードされたパス変数を修正した @sashavdv（PR #1）と、不足していた validate_anthropic_key() メソッドを特定した @pro258b（PR #2）に感謝します。

SAGEクイックスタート

SAGEはBFTコンセンサスによって支えられた永続的な組織記憶システムです。完全なドキュメントについては SAGEプロジェクトを参照してください。```bash

Install SAGE Python SDK

pip install sage-agent-sdk

Start SAGE (Docker required)

docker compose up -d

Run Aether — SAGE auto-seeds on first launch

python aether.py

Regenerate seed fixtures after updating knowledge bases (dev only)

python -c "from core.sage_seeder import SageSeeder; SageSeeder.generate_seed_fixtures()"

### SAGEが監査を改善する方法```
Audit 1 → Findings + FPs → Record outcomes in SAGE
                                    ↓
Audit 2 → SAGE recalls FP patterns → Fewer false positives
                                    ↓
Audit 3 → Richer institutional context → Better severity calibration
                                    ↓
Audit N → Institutional expert-level knowledge → Bug-bounty-quality findings

v4.7 の新機能

PoC 自動実行 — 生成された Foundry PoC が自動的にコンパイル・実行されるようになりました:

forge test --json 統合により、コンパイル直後に PoC を実行
PoCTestResult データクラスによる JSON 結果解析で、合格・不合格・エラーを構造化して報告
フォークモードをサポートし、ライブ状態に対するエクスプロイトのメインネット検証が可能
JobManager に新しい POC_TESTING フェーズを追加し、TUI での進行状況をライブ追跡

Halmos シンボリック実行 — シンボリック実行による形式検証:

HalmosRunner: 生成されたプロパティに対して Halmos シンボリックテストを実行
HalmosPropertyGenerator: 抽出されたインバリアントから検証プロパティを自動生成
HalmosSymbolicNode パイプライン・ノードを検証ステージ 1.95 に統合
設定オプション: enable_symbolic_verification, halmos_timeout
Halmos がインストールされていない場合はグレースフルに縮退 — エラーを出さずにシンボリック検証をスキップ

制御フローグラフ解析 — コンパイラレベルの制御フロー理解:

solidity_ast.py の BasicBlock, CFGEdge, ControlFlowGraph データクラス
build_cfg(), get_dominators(), get_loop_headers(), format_cfg_for_llm() による構造解析
parse_assembly_block() によるアセンブリブロック解析でインラインアセンブリをサポート
パス依存解析のため、タイント解析器でブランチを考慮したタイント伝播を実装
タイントデータとともに CFG コンテキストをディープ解析 Pass 2 に注入

ML フィードバックループ — 過去の結果に基づくキャリブレーション:

AccuracyTracker.record_finding_outcome() で、提出結果とバウンティ収益を追跡
get_detector_accuracy() と get_detector_weights() で検出器ごとの性能統計を取得
DetectorStats データクラスで、真陽性・偽陽性と過去の精度を追跡
EnhancedVulnerabilityDetector で、検出器の実績に基づいて信頼度ウェイトを調整
過去データからの重大度キャリブレーションをディープ解析 Pass 5 に注入

関連コントラクトコンテキスト — LLM 解析が依存関係の全ソースコードを参照できるようになりました:

RelatedContractResolver が、親・インターフェース・ライブラリ・依存コントラクトを自動発見
プロジェクトモードはコントラクト間の関係解析を、単一ファイルモードは import 文の解析を使用
パスごとの予算システム: Gemini Flash パスは 200K 文字、Claude は 100K、GPT は 50K
標準ライブラリ（@openzeppelin, solmate, solady）は予算節約のためインターフェースのみに要約
単一ファイル監査では、コンテキスト用に同じディレクトリ内の .sol ファイルを自動発見

技術的負債の解消 — 8,500 行のデッドコードを削除:

削除: ai_ensemble.py, audit_engine.py, fork_verifier.py
CLI、監査ランナー、TUI 画面、レポート生成器から ai_ensemble への参照をすべて削除
データベースマネージャから slither_project_cache を削除
拡張監査エンジンから形式検証のスタブを削除

v4.0 の新機能

Solidity AST 解析 — Aether v4.0 は py-solc-x によるコンパイラを利用したコード解析を追加し、正規表現のみの静的解析を超えます:

完全な solc --ast-json 統合により、継承の解決、関数の可視性、スロット番号付きのストレージレイアウト、関数ごとの状態変数の読み書き追跡を実現
コンパイル失敗時（インポート欠落、コンパイラバージョン不一致）は正規表現へグレースフルにフォールバック
AST 構造サマリーを自動的にディープ解析 LLM パイプラインに供給し、プロトコル理解を向上

タイント解析エンジン — ユーザー制御の入力をコントラクト全体で追跡し、危険なデータフローを特定します:

8 種類のタイントソース: 関数パラメータ、msg.sender、msg.value、calldata、外部コールの戻り値、block.timestamp、block.number、tx.origin
12 種類の危険なシンク: delegatecall、selfdestruct、外部コール、ETH 転送、ストレージ書き込み、配列インデックス、ゼロ除算など
サニタイザー検出: require による範囲チェック、アクセス制御修飾子、条件付き revert、Math.min/max によるクランプ、SafeCast を認識
複数ファイルにわたるクロスコントラクトタイント追跡
タイントを考慮した所見の裏付け・反証のため、検証パイプライン（ステージ 1.85）に統合

クロスコントラクト解析（Pass 3.5） — 複数コントラクトにまたがる脆弱性を対象とする新しいディープ解析パス:

コントラクト間関係解析: 継承、インターフェースコール、delegatecall、staticcall、型付き状態変数の関係を検出
信頼境界の検出を伴う関連コントラクトの Union-Find グループ化
専用 LLM パス: 信頼境界の違反、クロスコントラクト状態の整合性、クロスコントラクト再入可能性、インターフェース準拠、アップグレード連携、権限昇格を解析
クロスコントラクトコンテキストは Pass 4 にも供給され、関数横断的な認識を実現

トークン特性データベース — 実際のエクスプロイトを引き起こす 12 カテゴリの非標準 ERC-20 挙動:

カテゴリ	重大度	トークン例
転送時手数料	高	USDT, STA, PAXG
リベーストークン	高	stETH, AMPL, OHM
ERC-777 コールバック	高	imBTC
フラッシュミント可能	高	DAI
非標準の戻り値	中	旧 USDT
ブロックリストトークン	中	USDC, USDT
一時停止可能トークン	中	USDC
低小数桁トークン	中	USDC (6), WBTC (8)
転送フック	中	LINK (ERC-677)
承認レース	低	各種
複数のエントリポイント	低	TUSD
アップグレード可能トークン	低	USDC v2

静的検出パイプラインとアーキタイプチェックリストに統合されました。

拡張精度エンジン — 高度な丸め・精度脆弱性の検出:

シェアインフレ / 先頭入金者攻撃の検出（ERC-4626 ボールト、レンディングプール、ステーキング）
丸め方向の解析 — 入金は切り捨て、出金は切り上げが正
除算切り詰めの追跡 — 後で乗算に使われる切り詰められたレート変数を検出
ダスト悪用の検出 — ゼロへの丸めにより無料操作が可能になる
累積オーバーフロー — 報酬累積器のオーバーフローリスク評価

実行可能な PoC 生成 — 生成された Foundry テストが実際にコンパイル・実行できるようになりました:

モックコントラクトライブラリ: MockERC20, MockOracle, MockWETH, MockFlashLoanProvider
インテリジェントな setUp() 生成: コンストラクタパラメータの抽出、モックのデプロイ、アップグレード可能コントラクトの処理、トークンのミント、承認の設定
コンパイル試行回数を 3 回から 5 回に増加
LLM プロンプトにモック API ドキュメントと推奨 setUp を含める

LLM パイプラインの改善:

Few-shot 例（Pass 3、4、5）— エクスプロイト知識ベースから実脆弱性と偽陽性の例を使用
重大度キャリブレーション — 経済的影響に紐づく具体的なしきい値（Critical >$1M、High >$100K、Medium >$10K）
思考連鎖の強制 — JSON 出力前に 5 段階の推論を必須化
マルチプロバイダローテーション — 低コストなパスには Gemini Flash、推論には Anthropic Claude、多様性には OpenAI GPT
AI アンサンブルを廃止 — 6 エージェントのアンサンブル（6 倍のコスト、劣るコンテキスト）を、構造化パイプライン内のプロバイダローテーションに置き換え

v3.5 の新機能

ディープ解析エンジン — Aether v3.5 は、脆弱性の見つけ方を根本的に変えます。1 回の「バグを見つけて」という LLM 呼び出しから、プロの監査人がコードレビューに取り組む方法（まず理解し、それから体系的に攻撃する）を反映した、構造化された 6 パスのパイプラインへ移行します。

ディープ解析エンジン（6 パス LLM パイプライン）

コントラクト全体を単一のプロンプトで LLM に送る代わりに、Aether は累積コンテキストを持つ 6 つの順次解析パスを実行します:

aether

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