- Aave Labs n’adopte pas l’approche ancienne consistant à construire d’abord, puis auditer plus tard, et fait travailler les équipes de sécurité de V4 avec les développeurs dès le premier jour.
- L’élément IA se démarque, et les systèmes automatisés peuvent détecter des cas extrêmes que les auditeurs humains pourraient manquer.
L’équipe d’Aave Labs aurait dépensé environ 1,5 million de dollars dans un vaste programme d’audit, marquant l’une des revues de sécurité les plus approfondies en DeFi à ce jour. Le processus de revue a duré environ 345 jours et comprenait plusieurs sociétés de sécurité ainsi qu’un grand concours public d’audit.
La période de rapidité et de bris de choses s’est lentement dissoute. Dans le contexte actuel du marché, la résilience et la sécurité sont les véritables avantages compétitifs. L’équipe est majoritairement soutenue par Aava DAO en termes de financement, et elle a fait appel à des sociétés de sécurité renommées telles que ChainSecurity, Trail of Bits, Blackthorn et Certora.
Plutôt qu’une seule passe d’audit, le code a été testé sous divers angles. En combinant tous ces efforts, le protocole a subi environ une année complète de tests par des équipes internes, des auditeurs externes et des chercheurs indépendants.
Les phases les plus importantes comprenaient un concours public de sécurité de six semaines sur Sherlock, entre décembre 2025 et janvier 2026. Plus de 900 chercheurs ont participé au concours et soumis plus de 950 découvertes.
Renforcer la confiance
Malgré cette grande revue, aucune vulnérabilité critique ou à haute gravité n’a été détectée. Cela renforce la confiance dans l’architecture hub-and-spoke d’Aave, conçue initialement pour réduire au maximum la surface d’attaque du protocole.
Aave Labs n’adopte pas l’ancienne approche consistant à construire d’abord, puis auditer plus tard, et fait travailler les équipes de sécurité de V4 avec les développeurs dès le premier jour. Le cadre couvre cinq idées principales, notamment la vérification formelle pour tester mathématiquement le code, des revues en couches combinant audits manuels et tests automatisés, des vérifications constantes à chaque mise à jour du code, des programmes de bug bounty continus et des outils IA scannant pour des chemins d’attaque inhabituels.
L’élément IA se démarque, et les systèmes automatisés peuvent détecter des cas extrêmes que les auditeurs humains pourraient manquer. La société de vérification Certora a aidé à décrire des règles strictes appelées « invariants » que le code doit toujours respecter avant même d’être soumis à une revue manuelle.
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