在NFT交易平台的合约开发中，我主要遇到了三个具体的安全挑战，并针对性地解决了它们。 挑战一：签名重放攻击（Signature Replay Attack） 问题描述： 我们采用了链下签名、链上撮合的模式。最初设计时，我意识到如果签名没有足够的唯一性标识，可能会被滥用。 比如，卖家在Polygon上对一个订单进行了签名，如果这个签名不包含链ID（Chain ID），攻击者可能拿着这个签 名去以太坊主网（如果我们在主网也部署了相同地址的合约）重放这个订单。虽然卖家在主网可能没有这个NFT， 但如果是一个ERC20代币的批准签名，后果就很严重。 这就好比你签了一张支票，本来是给A公司的，结果B公司拿去也能兑现；或者你签了一次，对方复印了几份去兑 现多次。 解决方案： 为了彻底防止重放攻击，我们严格遵循EIP-712标准（以太坊类型化数据签名标准）。在签名数据中，我们包含了 DOMAIN_SEPARATOR，它由以下几部分组成： name：应用名称（比如"NFT Exchange"） version：版本号（"1.0"） chainId：当前链的ID（Polygon是137） verifyingContract：合约地址 这意味着，即使是完全相同的订单内容，在不同的链上、不同的合约地址下，生成的签名也是完全不同的。 此外，我们在订单结构中加入了nonce（随机数）。每个用户都有一个独立的nonce计数器。一旦某个nonce的订 单被执行或取消，这个nonce就失效了。这防止了同一个签名被多次使用。 挑战二：恶意ERC20代币的攻击 问题描述： 我们的平台支持用户使用任意ERC20代币进行支付。但我发现，有些恶意的ERC20代币实现是不标准的，或者是有 后门的。 比如，有些代币在转账时会收取"转账税"（Transfer Tax），你转账100个币，接收方实际只收到90个。如果我们的 合约没有处理这种情况，就会导致资金分配错误。比如卖家应得90个币，但因为扣了税，合约里只有80个，导致转 账给卖家时失败。 还有些代币采用了重入钩子（Reentrancy Hooks），在转账时会回调发送者或接收者，这可能导致重入攻击。 解决方案： 针对"转账税"问题，我们在代码中并不假设接收到的金额等于发送的金额。在调用transferFrom将代币从买家转入 合约后，我们会检查合约余额的变化量： uint256 balanceBefore = token.balanceOf(address(this)); token.transferFrom(buyer, address(this), amount); uint256 balanceAfter = token.balanceOf(address(this)); uint256 actualAmount = balanceAfter - balanceBefore; 我们后续的资金分配（手续费、版税、卖家收入）都是基于这个actualAmount来计算的，而不是订单原本的 amount。这样即使代币有转账税，也不会导致合约资金不足。 针对恶意代币的重入风险，我们使用了OpenZeppelin的ReentrancyGuard，并严格遵循Checks-Effects- Interactions模式，确保所有状态更新都在外部调用之前完成。 挑战三：舍入误差导致的资金残留（Dust） 问题描述： 在计算版税和手续费时，由于Solidity不支持浮点数，除法运算会向下取整。这会导致微小的资金误差。 比如，总金额是100 wei，需要分成三份：33.3%、33.3%、33.3%。在整数运算下，每份都是33 wei，总共99 wei，剩下了1 wei在合约里。 虽然1 wei价值微乎其微，但如果不处理，长年累月下来，合约里会积累大量的"灰尘"（Dust），而且这会让财务 对账变得困难。更严重的是，如果逻辑不严密，可能导致最后一笔转账因为余额不足1 wei而失败（虽然在这个案 例中是剩下了，但在某些反向计算中可能变少）。 解决方案： 我们采用了"剩余全部给最后一方"的策略。具体来说，我们先计算平台手续费和版税： uint256 platformFee = amount * platformFeeBps / 10000; uint256 royaltyFee = amount * royaltyFeeBps / 10000; uint256 sellerIncome = amount - platformFee - royaltyFee; 这里关键是卖家收入不是通过百分比计算的，而是用总额减去其他费用得到的。这样就保证了 platformFee + royaltyFee + sellerIncome 永远严格等于 amount，不会多出也不会少于1 wei。 所有计算出的金额加起来完美匹配输入的金额，彻底解决了舍入误差导致的资金残留问题。
