Resumen

En los últimos años, se han encontrado muchas vulnerabilidades en contratos inteligentes. Los hackers utilizaron estas vulnerabilidades para atacar los contratos correspondientes desarrollados en el sistema de blockchain, como Ethereum, lo que ha causado muchas pérdidas económicas. Por lo tanto, es muy importante descubrir los problemas potenciales de los contratos inteligentes y desarrollar contratos inteligentes más seguros. A medida que los eventos de seguridad en blockchain han planteado problemas más importantes, se han desarrollado cada vez más métodos de análisis de seguridad de contratos inteligentes. La mayoría de estos métodos se basan en análisis estáticos tradicionales o métodos de análisis dinámico. Solo hay unos pocos métodos que utilizan tecnologías emergentes, como el aprendizaje automático. Algunos modelos que utilizan aprendizaje automático para detectar vulnerabilidades en contratos inteligentes requieren mucho tiempo para extraer manualmente las características. En este documento, presentamos un nuevo modelo de análisis basado en aprendizaje automático al introducir los nodos hijos compartidos para vulnerabilidades en contratos inteligentes. Construimos

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Vulnerabilidades; Contratos inteligentes; Seguridad de blockchain; Aprendizaje automático; árbol de sintaxis abstracta; Modelo de análisis
• Keywords:Vulnerabilities; Smart contracts; Blockchain security; Machine learning; Abstract-syntax-tree; Analysis model