Avaliação da eficácia de analisadores de vulnerabilidades em contratos inteligentes de blockchains
DOI:
https://doi.org/10.5753/reic.2026.6719Keywords:
Blockchain, contratos inteligentes, segurança, vulnerabilidades, DASP Top TenAbstract
A segurança de contratos inteligentes é um problema na blockchain Ethereum e todas as outras baseadas em EVM como a Hyperledger Besu, por exemplo. Este trabalho apresenta uma análise empírica da capacidade de detecção de vulnerabilidades em smart contracts Ethereum, com foco na evolução e eficácia das ferramentas utilizadas pelo conjunto de ferramentas SmartBugs. Em um primeiro experimento, foram executadas em 215 contratos reais coletados do Etherscan, revelando que 98% dos alertas gerados pelas ferramentas foram classificados como "outros", o que indica que a taxonomia DASP Top 10 encontra-se desatualizada frente ao cenário atual de desenvolvimento. Em outros experimentos, avaliamos a taxa de detecção real sobre uma base de contratos propositalmente vulneráveis, utilizando as versões 2.0.10 e 2.0.15 do SmartBugs. Além das ferramentas originais, foram incorporados novos analisadores estáticos e dinâmicos, foi adotada uma metodologia mais refinada de validação, baseada na localização exata da vulnerabilidade no código-fonte, e não apenas na correspondência nominal do tipo de falha. Os resultados mostram que, apesar da evolução entre as versões, ainda existem discrepâncias significativas entre as ferramentas que compõem o conjunto SmartBugs, com algumas apresentando melhorias substanciais na precisão enquanto outras mantêm desempenho abaixo do esperado. Os achados indicam que a classificação de vulnerabilidades utilizada nos estudos iniciais não reflete o estado atual do ecossistema, e que a ausência de padronização na validação dos achados ainda compromete análises comparativas.
Downloads
Referências
Atzei, N., Bartoletti, M., and Cimoli, T. (2017). A survey of attacks on ethereum smart contracts (sok). Principles of Security and Trust (POST), 10204:164–186. DOI: 10.1007/978-3-662-54455-6_8.
Bennour, I. E., Wannes, M. H., Ghiss, M., Braham, M., Lahbib, A., Habib, N., and Ribeiro, H. (2024). Enhancing dapp supply chain with verified smart contracts: A case study on the olive-oil industry. In 2024 IEEE/ACS 21st International Conference on Computer Systems and Applications (AICCSA), pages 1–8. DOI: 10.1109/AICCSA63423.2024.10912547.
Casale-Brunet, S., Ribeca, P., Doyle, P., and Mattavelli, M. (2021). Networks of ethereum non-fungible tokens: A graph-based analysis of the erc-721 ecosystem. In 2021 IEEE International Conference on Blockchain (Blockchain), pages 188–195. DOI: 10.1109/Blockchain53845.2021.00033.
Chen, W., Zhang, T., Chen, Z., Zheng, Z., and Lu, Y. (2020). Traveling the token world: A graph analysis of ethereum erc20 token ecosystem. In Proceedings of The Web Conference 2020, WWW ’20, page 1411–1421, New York, NY, USA. Association for Computing Machinery. DOI: 10.1145/3366423.3380215.
Durieux, T., Ferreira, H., Abreu, R., and State, R. (2020a). SmartBugs-curated: Dataset of vulnerable ethereum smart contracts. Disponível em: [link].
Durieux, T., Ferreira, J. F., Abreu, R., and Cruz, P. (2020b). Empirical review of automated analysis tools on 47,587 Ethereum smart contracts. In Proceedings of the ACM/IEEE 42nd International Conference on Software Engineering, pages 530–541.
Eshghie, M., Artho, C., and Gurov, D. (2021). Dynamic vulnerability detection on smart contracts using machine learning.
Etherscan (2025). Verified Contracts - Etherscan. Disponível em: [link].
Feist, J., Grieco, G., and Groce, A. (2019). Slither: A static analysis framework for smart contracts. In 2019 IEEE/ACM 2nd International Workshop on Emerging Trends in Software Engineering for Blockchain (WETSEB), pages 8–15. DOI: 10.1109/WETSEB.2019.00008.
Ferreira, J. F., Cruz, P., Durieux, T., and Abreu, R. (2020). SmartBugs: A framework to analyze Solidity smart contracts. In Proceedings of the 35th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering, pages 1349–1352.
Grieco, G., Song, W., Cygan, A., Feist, J., and Groce, A. (2020). Echidna: effective, usable, and fast fuzzing for smart contracts. In Proceedings of the 29th ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis, ISSTA 2020, page 557–560, New York, NY, USA. Association for Computing Machinery. DOI: 10.1145/3395363.3404366.
Grishchenko, I., Maffei, M., and Schneidewind, C. (2018). Foundations and tools for the static analysis of ethereum smart contracts. In Chockler, H. and Weissenbacher, G., editors, Computer Aided Verification, pages 51–78, Cham. Springer International Publishing.
JJ, L. and Singh, K. (2024). Enhancing oyente: four new vulnerability detections for improved smart contract security analysis. International Journal of Information Technology, 16(6):3389–3399.
Kushwaha, S. S., Joshi, S., Singh, D., Kaur, M., and Lee, H.-N. (2022). Ethereum smart contract analysis tools: A systematic review. IEEE Access, 10:57037–57062. DOI: 10.1109/ACCESS.2022.3169902.
Mehar, M., Shier, C., Giambattista, A., Gong, E., Fletcher, G., Sanayhie, R., Kim, H. M., and Laskowski, M. (2017). Understanding a revolutionary and flawed grand experiment in blockchain: The dao attack. Journal of Cases on Information Technology, 21(1):19–32.
Mossberg, M., Manzano, F., Hennenfent, E., Groce, A., Grieco, G., Feist, J., Brunson, T., and Dinaburg, A. (2019). Manticore: A user-friendly symbolic execution framework for binaries and smart contracts.
Mueller, B. (2018). Smashing ethereum smart contracts for fun and real profit. HITB SECCONF Amsterdam, 9(54):4–17.
NCC Group (2018). Decentralized application security project (dasp) top 10. Disponível em: [link].
Pinna, A., Ibba, S., Baralla, G., Tonelli, R., and Marchesi, M. (2019). A massive analysis of ethereum smart contracts empirical study and code metrics. IEEE Access. DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2921936.
Salzer, G. and Di Angelo, M. (2019). A survey of tools for analyzing ethereum smart contracts. DOI: 10.1109/DAPPCON.2019.00018.
Staderini, M., Palli, C., and Bondavalli, A. (2020). Classification of ethereum vulnerabilities and their propagations. In 2020 Second International Conference on Blockchain Computing and Applications (BCCA), pages 44–51. DOI: 10.1109/BCCA50787.2020.9274458.
Vidal, F. R., Ivaki, N., and Laranjeiro, N. (2024). Openscv: An open hierarchical taxonomy for smart contract vulnerabilities. Empirical Software Engineering, 29(4):101.
Wang, Y., Lahiri, S. K., Chen, S., Pan, R., and Dillig, I. (2020). Formal verification of workflow policies for smart contracts in azure blockchain. In International Conference on Verified Software: Theories, Tools, and Experiments, pages 230–250. Springer. DOI: 10.1007/978-3-030-41600-3_7.
Wang, Y., Sheng, S., and Wang, Y. (2023). A Systematic Literature Review on Smart Contract Vulnerability Detection by Symbolic Execution, pages 226–241. DOI: 10.1007/978-981-99-8101-4_16.
Wood, G. et al. (2014). Ethereum: A secure decentralised generalised transaction ledger. Ethereum project yellow paper, 151(2014):1–32.
Downloads
Published
Como Citar
Issue
Section
Licença
Copyright (c) 2026 Os autores

Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.
