The problem
Interaksi dengan smart contract seringkali membingungkan bagi pengguna biasa. Kesalahan penandatanganan transaksi (malicious approval) dapat menguras seluruh isi dompet dalam hitungan detik. Pengguna membutuhkan peringatan yang jelas dan analisis risiko instan sebelum memicu transaksi on-chain.
Context
- •Deteksi risiko proaktif sebelum penandatanganan.
- •Analisis multi-chain instan untuk mendeteksi honeypot.
- •Visualisasi alur aset dan pelacakan transaksi mencurigakan.
How it works
- Pengguna memasukkan alamat kontrak atau memicu simulasi transaksi.
- Agen AI menganalisis kode bytecode kontrak dan riwayat interaksinya.
- Sistem menghasilkan skor keamanan dan rincian potensi ancaman.
- Peringatan instan dikirim jika terdeteksi pola berbahaya seperti honeypot atau flash loan vulnerability.
What I built
Saya mengembangkan modul parser bytecode smart contract untuk mendeteksi fungsi berbahaya secara otomatis dan membangun antarmuka visual simulasi transaksi menggunakan React dan Tailwind CSS. Modul ini mengintegrasikan data real-time on-chain untuk performa verifikasi instan.
“Fradium memanfaatkan AI Agent lokal yang menganalisis tanda tangan bytecode EVM secara asinkronus, menghasilkan laporan ancaman di bawah 200ms.”
Key decisions
Penggunaan AI Agent Lokal untuk Kecepatan
Kami memilih menjalankan model deteksi pola secara lokal pada edge server untuk mengurangi latensi transmisi data dan menghasilkan evaluasi keamanan yang real-time.
Simulasi Sandboxed Transaksi
Menggunakan custom RPC node untuk mensimulasikan status state perubahan akun sebelum transaksi benar-benar dikirim ke jaringan utama blockchain.
Results & sources
Current limitations
- -Batasan rate limit pada RPC nodes publik saat trafik tinggi.
- -Analisis kontrak pintar kompleks yang menggunakan proxy berpola khusus.
- -Dukungan multi-chain yang masih terbatas pada EVM-compatible chains.
