基于深度学习的解决方案用于智能合约的漏洞检测和漏洞检测

科学领域:

• 区块链技术 区块链技术
• 人工智能的人工智能
• 软件工程 软件工程 软件工程

背景情况:

• 智能合约对于分散的应用程序至关重要,但容易受到导致财务损失的漏洞的影响.
• 传统的用于智能合约漏洞检测的静态分析工具存在高错误阳性/负值,缺乏适应性.
• 深度学习提供了一种无规则的方法来学习和识别代码中的漏洞模式.

研究的目的:

• 探索深度学习的应用,以检测智能合约的漏洞.
• 介绍Lightning Cat,这是一个基于深度学习的漏洞检测解决方案.
• 评估不同深度学习模型在识别智能合约缺陷方面的表现.

主要方法:

• 训练了三个深度学习模型:优化-CodeBERT,优化-LSTM和优化-CNN.
• 使用CodeBERT预训练来准确编码语法和语义分析.
• 提取易受攻击的代码功能段,以保留关键的漏洞特征.
• 在SolidiFI基准数据集上评估模型,包括9369个脆弱合约.

主要成果:

• 在Lightning Cat框架内的优化-CodeBERT模型实现了最高的性能.
• 优化-CodeBERT获得了93.53%的f1得分,超过了其他测试的深度学习模型.
• 该方法在检测七种不同类型的智能合约漏洞方面表现出有效性.

结论:

• 深度学习,特别是优化-CodeBERT模型,与静态分析相比,为智能合约漏洞检测提供了一种优越的方法.
• 闪电猫解决方案有效地利用深度学习,在区块链应用中进行强大且可适应的漏洞识别.
• 这些发现突出了人工智能的潜力,以确保快速发展的智能合约格局.