Großsprachige Modelle zur Verbesserung der Blockchain-Sicherheit: Eine systematische Literaturübersicht

Core Concepts

Großsprachige Modelle (Large Language Models, LLMs) bieten vielfältige Möglichkeiten, die Sicherheit von Blockchain-Systemen zu verbessern, indem sie bei der Überprüfung von Smart Contracts, der Erkennung von Anomalien in Transaktionen, dem Fuzzing von Smart Contracts und der Entwicklung von Smart Contracts eingesetzt werden.

Abstract

Diese Studie bietet einen umfassenden Überblick über die Anwendung großsprachiger Modelle (LLMs) zur Verbesserung der Blockchain-Sicherheit. Zunächst wird eine Einführung in LLMs und ihre Charakteristika sowie ihre vielfältigen Anwendungen in verschiedenen Domänen gegeben. Anschließend werden die Grundlagen der Blockchain-Sicherheit, einschließlich ihrer Schlüsselkomponenten und gängiger Sicherheitsbedrohungen, erläutert. Darauf aufbauend wird eine Taxonomie der LLM4BS-Aufgaben (Large Language Models for Blockchain Security) entwickelt, die fünf Hauptanwendungsbereiche umfasst: LLMs als Code-Prüfer für Smart Contracts LLMs als Analysatoren für anomale Transaktionen LLMs als Fuzzer für Smart Contracts LLMs als Entwickler für Smart Contracts LLMs als Teilnehmer in der Krypto-Community Für jeden dieser Anwendungsbereiche werden die spezifischen Beiträge und Herausforderungen detailliert beschrieben. Darüber hinaus werden drei Fallstudien präsentiert, die die konkrete Umsetzung von LLM4BS-Ansätzen veranschaulichen: LLM4FUZZ, SMARTINV und BLOCKGPT. Abschließend werden die zukünftigen Forschungsrichtungen und Herausforderungen im Bereich LLM4BS diskutiert, darunter interdisziplinäre Beziehungen, regulatorische Aspekte, dynamische Bedrohungen, ethische Überlegungen und Datenzugänglichkeit.

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Quotes

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Key Insights Distilled From

Large Language Models for Blockchain Security

by Zheyuan He,Z... at arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14280.pdf

Deeper Inquiries

Wie können LLMs so weiterentwickelt werden, dass sie die Erstellung sicherer Smart Contracts durch Entwickler noch besser unterstützen?

Die Weiterentwicklung von Large Language Models (LLMs) zur Unterstützung der sicheren Erstellung von Smart Contracts durch Entwickler kann durch verschiedene Maßnahmen erfolgen. Zunächst ist es wichtig, dass LLMs speziell auf die Anforderungen und Besonderheiten von Smart Contracts trainiert werden. Dies umfasst die Integration von Sicherheitsaspekten und Best Practices in das Training der Modelle, um sicherzustellen, dass sie potenzielle Sicherheitslücken erkennen können. Des Weiteren könnten LLMs mit Funktionen ausgestattet werden, die automatisiert Sicherheitsprüfungen von Smart Contracts durchführen. Dies könnte beispielsweise die Identifizierung von potenziell unsicheren Codeabschnitten oder die Erkennung von bekannten Sicherheitslücken umfassen. Durch die Integration solcher Funktionen könnten Entwickler frühzeitig auf potenzielle Risiken hingewiesen werden und entsprechende Maßnahmen ergreifen. Zusätzlich könnten LLMs dazu verwendet werden, Entwicklern bei der Erstellung sicherer Code-Snippets oder der Implementierung bewährter Sicherheitspraktiken zu unterstützen. Indem die Modelle kontextbezogene Empfehlungen und Hinweise geben, können Entwickler ihre Smart Contracts von Anfang an sicherer gestalten. Insgesamt ist es entscheidend, dass die Weiterentwicklung von LLMs für die Sicherheit von Smart Contracts eng mit der Praxis der Smart Contract-Entwicklung verzahnt ist, um praxisnahe und effektive Lösungen zu schaffen.

Wie können LLMs und Blockchain-Technologie zusammenwirken, um neue Anwendungsfälle im Bereich der dezentralen Identitätsverifizierung und -verwaltung zu ermöglichen?

Die Kombination von Large Language Models (LLMs) und Blockchain-Technologie bietet vielfältige Möglichkeiten für neue Anwendungsfälle im Bereich der dezentralen Identitätsverifizierung und -verwaltung. LLMs können beispielsweise zur Verbesserung der Sicherheit und Integrität von Identitätsdaten eingesetzt werden, indem sie komplexe Identitätsverifizierungsprozesse automatisieren und überwachen. Durch die Analyse von Identitätsdaten in Echtzeit können LLMs potenzielle Anomalien oder betrügerische Aktivitäten erkennen und entsprechende Maßnahmen ergreifen. Darüber hinaus können LLMs dazu beitragen, die Effizienz und Genauigkeit von Identitätsverifizierungsprozessen zu steigern, indem sie komplexe Identitätsdatenbanken analysieren und Muster oder Abweichungen identifizieren, die auf Identitätsdiebstahl oder -manipulation hinweisen könnten. In Verbindung mit Blockchain-Technologie können LLMs auch zur sicheren Speicherung und Verwaltung von Identitätsdaten in dezentralen Identitätsverwaltungssystemen eingesetzt werden. Durch die Verschlüsselung und Authentifizierung von Identitätsdaten auf der Blockchain können Benutzer die Kontrolle über ihre persönlichen Informationen behalten und gleichzeitig sicherstellen, dass ihre Identität geschützt ist. Insgesamt ermöglicht die Zusammenarbeit von LLMs und Blockchain-Technologie neue und innovative Ansätze für die dezentrale Identitätsverifizierung und -verwaltung, die die Sicherheit, Effizienz und Benutzerkontrolle in diesem Bereich verbessern können.

Welche Auswirkungen haben mögliche Verzerrungen in LLMs auf die Sicherheit von Blockchain-Systemen, und wie können diese Risiken minimiert werden?

Mögliche Verzerrungen in Large Language Models (LLMs) können erhebliche Auswirkungen auf die Sicherheit von Blockchain-Systemen haben, da sie die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der von den Modellen getroffenen Sicherheitsentscheidungen beeinträchtigen können. Verzerrungen können dazu führen, dass LLMs falsche oder unzuverlässige Sicherheitsbewertungen abgeben, was zu potenziell gefährlichen Sicherheitslücken oder Schwachstellen in Blockchain-Systemen führen kann. Um diese Risiken zu minimieren, ist es entscheidend, dass LLMs sorgfältig trainiert und validiert werden, um Verzerrungen zu erkennen und zu korrigieren. Dies kann durch die Verwendung von diversen und ausgewogenen Trainingsdatensätzen, die Überprüfung und Anpassung von Modellparametern sowie die Implementierung von Validierungs- und Testverfahren erfolgen, um sicherzustellen, dass die Modelle konsistente und zuverlässige Ergebnisse liefern. Darüber hinaus ist es wichtig, dass Entwickler und Anwender von LLMs sich der potenziellen Verzerrungen bewusst sind und entsprechende Maßnahmen ergreifen, um diese zu adressieren. Dies kann die Implementierung von Überwachungs- und Feedbackmechanismen, die regelmäßige Überprüfung der Modellleistung und die Transparenz bei der Verwendung von LLMs umfassen. Durch eine proaktive Herangehensweise an die Identifizierung und Minimierung von Verzerrungen in LLMs können die Risiken für die Sicherheit von Blockchain-Systemen reduziert und die Zuverlässigkeit der von den Modellen getroffenen Sicherheitsentscheidungen verbessert werden.