专访Fuzzland：探索合约安全新方案，AI赋能实时防护

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在Web3领域，资产安全事件频发，智能合约的安全问题持续引发行业关注。Fuzzland作为一家结合人工智能、模糊测试与形式化验证的安全初创企业，正致力于为开发者、审计机构和交易者提供自动化的实时合约分析方案。

近期，Fuzzland宣布完成300万美元种子轮融资，由1kx领投，HashKey Capital、SNZ和Panga Capital等机构参与投资。该公司联合创始人之一Chaofan Shou接受了专访，分享了Fuzzland的技术路径与行业思考。

Fuzzland是谁？

Fuzzland目前处于隐匿模式运营阶段，核心团队由一群在计算机安全领域拥有丰富经验的研究者和工程师组成。联合创始人Chaofan Shou早年通过漏洞赏金计划累计获得170万美元奖金，并曾在区块链安全初创公司Veridise担任软件工程师，主导多个智能合约与区块链自动化测试工具的研发。

团队中三分之一成员是Chaofan Shou在大学期间通过CTF（网络安全竞赛）结识的朋友，他们曾在DEFCON等国际赛事中取得优异成绩，并发现过Chromium、Linux、Windows等系统的高危漏洞。

技术架构：模糊测试 + 形式化验证 + AI

Fuzzland并不将自己定位为一家传统的审计公司。其使命是通过自动化工具，为用户提供实时的链上分析与防护能力。

模糊测试与形式化验证的融合

Fuzzland采用混合模糊测试技术，将模糊测试与形式化验证无缝结合。模糊测试通过生成大量随机输入检测合约中的异常行为，而形式化验证则通过数学方法证明代码符合某些安全属性。

团队不仅持续优化测试算法，还引入大型语言模型（LLM）降低使用门槛。用户可以通过自然语言交互快速配置项目并定义“Invariants”（不变量），从而替代传统手动流程。

Blaz：三大API构建核心产品

Fuzzland推出的主打产品Blaz包含三个核心API：

用户可根据需求单独或组合使用这些API。例如，MEV机器人可通过动态分析API发现非常见套利机会，并获取具体交易参数。

从Twitter漏洞看实时防护价值

Fuzzland的另一款产品Blaz+进一步实现了实时、持续的形式化验证能力。它不仅监控链上动态，还整合社交媒体舆情分析功能。

2023年底，团队通过Blaz+监测到Twitter用户@rabbit_2333提到的某一漏洞，经深度研究后确认其为高危漏洞：攻击者仅通过诱使用户点击链接，即可完全控制其账户，执行发帖、点赞、屏蔽等操作（虽无法更改密码）。

这一案例体现出实时监测与多源信息整合在安全防护中的重要作用。

AI+合约安全：仍是蓝海赛道

尽管市场上安全审计工具日渐增多，但Chaofan Shou认为，手动审计已进入“红海”，而自动化合约安全服务与链上攻击防火墙仍处于早期阶段。

当前痛点与Fuzzland的解决方案

传统人工审计面临三大挑战：

Fuzzland通过分布式计算提升处理效率，并借助AI调整参数，降低用户使用门槛。正如Vitalik Buterin曾表示，“能够显著改善代码漏洞发现的技术，将会非常惊人”。

未来规划：不止于合约审计

除了持续优化Blaz与Blaz+，Fuzzland还计划推出基于AI的Web2模糊测试平台，帮助项目检测前后端代码中的漏洞。不过团队暂未考虑进入MEV保护或隐私RPC等近期热门领域。

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常见问题

Q1: Fuzzland与传统审计公司有何不同？
A: Fuzzland聚焦自动化实时分析，而非依赖人工审计。其产品面向开发者、交易者与审计师，提供即时的链上风险识别与防护。

Q2: Blaz的三个API是否可以独立使用？
A: 可以。资金流、静态分析与动态分析三大API分别适用于不同场景，用户可根据需求选择单独或组合调用。

Q3: AI在Fuzzland的技术中扮演什么角色？
A: AI主要用于降低模糊测试与形式化验证的使用门槛，如通过LLM实现自然语言项目配置，并加速测试与验证流程。

Q4: 目前智能合约安全领域是否还有创业机会？
A: 人工审计赛道竞争激烈，但自动化实时防护与链上防火墙仍处于早期，存在显著的市场缺口与技术迭代空间。

Q5: 普通用户应如何提升自身资产安全？
A: 建议采取三大措施：不盲目信任单一审计报告、对大额资金项目确保多重审计+实时风控、优先使用硬件钱包并配合安全工具。

声明：本文仅提供行业资讯与技术分析，不构成任何投资或安全建议。用户需自行评估项目风险并谨慎决策。