Die größte Sammlung von Solidity-Smart-Contracts zur Förderung der Forschung

Core Concepts

Der DISL-Datensatz ist die größte Sammlung von Solidity-Smart-Contracts, die auf der Ethereum-Blockchain bereitgestellt wurden. Er dient als wertvolle Ressource für die Entwicklung von Maschinenlernmodellen und das Benchmarking von Softwaretools für Smart Contracts.

Abstract

Der DISL-Datensatz wurde entwickelt, um den Bedarf an einem großen und vielfältigen Datensatz von Solidity-Smart-Contracts in der Praxis zu decken. Er enthält 3.298.271 Einträge von bereitgestellten Smart Contracts, von denen 514.506 eindeutige Solidity-Dateien sind.
Der Datensatz wurde in zwei Sammlungen unterteilt: eine "Raw"-Sammlung mit allen Verträgen und eine "Decomposed"-Sammlung, in der die Verträge in einzelne Solidity-Dateien aufgeteilt und duplizierte Dateien entfernt wurden.
Die Metadaten der Verträge umfassen Informationen wie den Vertragsnamen, die Adresse, die verwendete Sprache, den Quellcode, die Compiler-Version, die Lizenz, die ABI, Optimierungseinstellungen und mehr.
Der DISL-Datensatz bietet zwei Hauptvorteile: Zum einen dient er als wertvolle Ressource für die Entwicklung von KI-basierten Tools für Smart Contracts, insbesondere für das Finetuning von Sprachmodellen. Zum anderen stellt er einen neuen Benchmark-Datensatz für die Evaluierung von Softwaretools für Smart Contracts dar, da er echte, in der Praxis eingesetzte Verträge enthält.

Stats

Der DISL-Datensatz enthält insgesamt 3.298.271 bereitgestellte Smart Contracts.
Nach der Deduplizierung umfasst der Datensatz 514.506 eindeutige Solidity-Dateien.

Quotes

"DISL ist die größte Sammlung von Smart-Contract-Quellcode-Dateien zum Zeitpunkt der Veröffentlichung."
"DISL dient als wertvolle Ressource für die Entwicklung von KI-basierten Tools für Smart Contracts und als neuer Benchmark-Datensatz für die Evaluierung von Softwaretools."

Key Insights Distilled From

DISL

by Gabriele Mor... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16861.pdf

Deeper Inquiries

Wie können die Erkenntnisse aus der Analyse des DISL-Datensatzes dazu beitragen, die Sicherheit und Zuverlässigkeit von Smart Contracts in der Praxis zu verbessern?

Die Analyse des DISL-Datensatzes bietet wichtige Einblicke in die Struktur und Merkmale realer Smart Contracts, die auf der Ethereum-Blockchain bereitgestellt wurden. Durch die Verwendung dieses umfangreichen Datensatzes können Forscher und Entwickler Muster von Fehlern, Schwachstellen und potenziellen Sicherheitslücken in Smart Contracts identifizieren. Indem sie die Daten aus dem DISL-Datensatz analysieren, können sie effektivere Analysewerkzeuge und Techniken entwickeln, um die Sicherheit und Zuverlässigkeit von Smart Contracts in der Praxis zu verbessern. Darüber hinaus ermöglicht der Datensatz die Validierung von Sicherheitsmaßnahmen und die Entwicklung von Best Practices für die Smart Contract-Entwicklung, was letztendlich zu einer insgesamt sichereren und zuverlässigeren Blockchain-Ökosystem führen kann.

Welche Herausforderungen ergeben sich bei der Verwendung großer, praxisnaher Datensätzen wie DISL für das maschinelle Lernen im Vergleich zu synthetischen Datensätzen?

Die Verwendung großer, praxisnaher Datensätze wie DISL für das maschinelle Lernen bringt einige Herausforderungen mit sich. Erstens erfordern reale Datensätze wie DISL eine sorgfältige Vorverarbeitung und Bereinigung, da sie oft unstrukturiert und fehleranfällig sind. Zweitens kann die Vielfalt und Komplexität der Daten in realen Datensätzen die Modellierung und Analyse erschweren, insbesondere wenn es um die Vorhersage von Verhaltensweisen in Smart Contracts geht. Drittens können Datenschutz- und Sicherheitsbedenken bei der Verwendung von realen Daten eine Rolle spielen, da sensible Informationen in den Smart Contracts enthalten sein können. Im Vergleich dazu bieten synthetische Datensätze oft eine kontrolliertere Umgebung für das Training von Modellen, sind jedoch möglicherweise nicht so repräsentativ für die tatsächlichen Szenarien in der Praxis.

Inwiefern können die Ergebnisse der Forschung mit dem DISL-Datensatz dazu beitragen, die Entwicklung von Smart Contracts in Zukunft zu erleichtern und zu beschleunigen?

Die Forschung mit dem DISL-Datensatz kann die Entwicklung von Smart Contracts in Zukunft erheblich erleichtern und beschleunigen, indem sie fundierte Erkenntnisse und bewährte Verfahren liefert. Durch die Analyse von realen Smart Contracts können Entwickler potenzielle Fehlermuster erkennen, bewährte Praktiken identifizieren und effektive Sicherheitsmaßnahmen implementieren. Darüber hinaus können maschinelle Lernmodelle auf Basis des DISL-Datensatzes dazu beitragen, automatisierte Tools zu entwickeln, die Entwickler bei der Erstellung sicherer und effizienter Smart Contracts unterstützen. Die Verfügbarkeit eines umfangreichen und diversen Datensatzes wie DISL fördert die Innovation und Weiterentwicklung im Bereich der Smart Contract-Entwicklung und trägt dazu bei, die Qualität und Zuverlässigkeit von Smart Contracts in Zukunft zu verbessern.