基於深度學習的智慧合約意圖檢測工具：SMARTINTENTNN

Concetti Chiave

本文提出了一種基於深度學習的工具 SMARTINTENTNN，用於自動檢測智慧合約開發者的意圖，以識別潛在的安全風險。

Sintesi

論文概述

本研究論文介紹了一款名為 SMARTINTENTNN 的自動化工具，旨在檢測智慧合約中開發者的意圖。該工具採用深度學習技術，分析智慧合約程式碼，並預測開發者在編寫程式碼時可能存在的惡意企圖。

研究背景

智慧合約在區塊鏈技術中扮演著重要角色，但其安全性一直備受關注。現有的研究主要集中在識別程式碼中的漏洞，而忽略了開發者惡意的可能性。然而，惡意開發者可能會在看似正常的程式碼中嵌入後門或其他安全隱患，導致嚴重的財務損失。

SMARTINTENTNN 的運作原理

SMARTINTENTNN 結合了多種技術，包括：

• Universal Sentence Encoder (USE)：將智慧合約程式碼轉換為向量表示，捕捉程式碼的語義資訊。
• K-means 聚類演算法：識別並突顯與開發者意圖相關的程式碼特徵。
• 雙向長短期記憶網路 (BiLSTM)：預測智慧合約中可能存在的十種不安全意圖，例如任意更改交易費用、禁用交易功能、建立黑名單等。

評估結果

研究人員使用從幣安智能鏈 (BSC) 收集的 40,000 多份智慧合約對 SMARTINTENTNN 進行了訓練和評估。結果顯示，SMARTINTENTNN 在檢測惡意意圖方面表現出色，其 F1 分數達到 0.8633，優於其他基準模型，包括 LSTM、BiLSTM、CNN 以及 GPT-3.5-turbo 和 GPT-4o-mini 等大型語言模型。

研究貢獻

本研究的主要貢獻包括：

• 首次提出使用深度學習技術檢測智慧合約開發者意圖。
• 建立了一個包含 40,000 多份智慧合約的大型資料集，並標記了十種類型的意圖。
• 開源了程式碼、資料集、文件和模型，促進該領域的進一步研究。

研究意義

SMARTINTENTNN 的開發為提高智慧合約安全性提供了一種新的思路。通過自動化檢測開發者意圖，可以更有效地識別和防範潛在的安全風險，保障區塊鏈生態系統的健康發展。

Statistiche

SMARTINTENTNN 的 F1 分數達到 0.8633。
研究人員使用從幣安智能鏈 (BSC) 收集的 40,000 多份智慧合約對 SMARTINTENTNN 進行了訓練和評估。
研究人員將 SMARTINTENTNN 與其他基準模型進行了比較，包括 LSTM、BiLSTM、CNN 以及 GPT-3.5-turbo 和 GPT-4o-mini 等大型語言模型。

Citazioni

"To address the gap in detecting intent in smart contracts, we propose SMARTINTENTNN, an automated deep learning-based tool designed for smart contract intent detection."
"Trained on 10,000 smart contracts and evaluated on another 10,000 distinct contracts, this tool surpasses all baselines, achieving an F1-score of 0.8633."

Approfondimenti chiave tratti da

SmartIntentNN: Towards Smart Contract Intent Detection

by Youwei Huang... alle arxiv.org 10-18-2024

https://arxiv.org/pdf/2211.13670.pdf

Domande più approfondite

除了深度學習，還有哪些技術可以用於檢測智慧合約中的惡意意圖？

除了深度學習，還有其他技術可以用於檢測智慧合約中的惡意意圖，以下列舉幾種：

基於規則的分析 (Rule-based analysis): 這種方法利用預先定義的規則來識別已知的漏洞模式和可疑程式碼結構。例如，可以設定規則來標記合約中存在「殺死開關」(kill switch)、「提款限制繞過」(withdrawal limit bypass) 或其他常見漏洞的程式碼。
符號執行 (Symbolic execution): 這是一種分析技術，它使用符號值而不是具體的輸入數據來執行程式碼。通過探索所有可能的執行路徑，符號執行可以發現隱藏的漏洞和惡意邏輯，這些漏洞和惡意邏輯可能不會在傳統測試中顯現出來。
形式化驗證 (Formal verification): 這種方法使用數學邏輯來證明或反駁智慧合約的某些屬性。通過建立合約程式碼的數學模型，形式化驗證可以證明合約是否符合其預期行為，並識別可能導致意外結果或漏洞的任何偏差。
污點分析 (Taint analysis): 這種技術追蹤數據在程式碼中的流動，以識別潛在的安全漏洞。通過標記來自不受信任來源的數據（例如用戶輸入），污點分析可以檢測到惡意數據如何影響合約的執行並可能被利用。
需要注意的是，沒有一種技術是完美的，結合多種技術可以更全面地檢測智慧合約中的惡意意圖。

智慧合約開發者如何繞過 SMARTINTENTNN 等檢測工具？

儘管 SMARTINTENTNN 等工具在檢測惡意意圖方面取得了進展，但智慧合約開發者仍有可能嘗試繞過這些檢測機制。以下是一些可能的策略：

程式碼混淆 (Code obfuscation): 開發者可以混淆他們的程式碼，使其難以理解和分析。這可能包括使用無意義的變數名、插入無效程式碼或使用複雜的程式碼結構來隱藏惡意意圖。
對抗性攻擊 (Adversarial attacks): 開發者可以設計出專門用於欺騙檢測模型的輸入數據。例如，他們可以對程式碼進行微小的修改，這些修改不會影響其功能，但會導致模型產生錯誤的預測。
利用未知漏洞 (Exploiting unknown vulnerabilities): 檢測工具只能識別已知的漏洞模式。開發者可能會發現新的漏洞，這些漏洞尚未被納入檢測工具的知識庫中，從而繞過檢測。
將惡意程式碼隱藏在外部依賴項中 (Hiding malicious code in external dependencies): 開發者可以將惡意程式碼隱藏在外部庫或合約中，這些庫或合約在主合約中被調用。由於檢測工具通常只分析主合約的程式碼，因此這種方法可以有效地隱藏惡意意圖。
為了應對這些挑戰，開發更強大的檢測工具至關重要，這些工具應結合多種技術、不斷更新漏洞知識庫並能夠分析外部依賴項。

如何設計更安全的智慧合約，從根本上降低惡意意圖帶來的風險？

從根本上降低惡意意圖帶來的風險，需要在智慧合約的設計和開發過程中採取多方面的措施：

採用安全開發生命週期 (Secure development lifecycle): 在整個開發過程中，從需求分析到部署和維護，都應將安全性考慮進去。這包括進行安全審計、程式碼審查和漏洞測試。
使用經過驗證的程式碼庫和工具 (Using audited libraries and tools): 儘可能使用經過安全審計的開源程式碼庫和開發工具，可以降低引入漏洞的風險。
遵循最佳實踐 (Following best practices): 開發者應遵循智慧合約開發的最佳實踐，例如最小特權原則、輸入驗證和錯誤處理。
使用形式化驗證 (Employing formal verification): 形式化驗證可以幫助確保合約的邏輯正確性，並減少漏洞的可能性。
考慮升級機制 (Considering upgradeability): 設計合約時，應考慮未來的升級需求。這可以通過使用代理模式或其他升級機制來實現，以便在發現漏洞時可以修補合約。
提高透明度 (Enhancing transparency): 公開智慧合約的程式碼和文件可以提高透明度，並允許社區參與審計和發現潛在問題。
總之，設計更安全的智慧合約需要開發者、審計員和整個區塊鏈社區的共同努力。通過採用安全開發實踐、使用可靠的工具和技術，並促進透明度，可以降低惡意意圖帶來的風險，並構建更值得信賴的去中心化應用程式。