Automatisierte Erstellung von Angriffsszenarien für Constant Product Market Maker
CPMM-Exploiter ist ein automatisiertes Tool, das Schwachstellen in Constant Product Market Maker (CPMM) Protokollen erkennt und profitable Ausbeutungsszenarien generiert.
VELLET: Ein überprüfbares eingebettetes Wallet zur Sicherung von Authentizität und Integrität
Der VELLET-Protokoll führt einen Wallet-Prüfer ein, der die Prüfspur eingebetteter Wallets auf Smart Contracts abgleichen kann, um deren Authentizität und Integrität zu überprüfen.
Sicherheitsrisiken von Smart Contracts und Lösungsansätze: Eine umfassende Untersuchung
Ethereum-Smart-Contracts sind hochgradig leistungsfähig, aber ziehen auch Angreifer an, die Schwachstellen in Smart Contracts und unerwartetes Verhalten von Ethereum ausnutzen wollen. Daher wurden Methoden und Tools entwickelt, um sichere Smart Contracts zu implementieren und die Sicherheit bereits implementierter Smart Contracts zu bewerten.
Zeitbewusste Metapfad-Feature-Erweiterung zur Erkennung von Ponzi-Systemen in Ethereum
Die vorgeschlagene TMFAug-Methode erfasst zeitabhängige Verhaltensweisen in Ethereum-Transaktionen, um die Leistung bestehender Methoden zur Erkennung von Ponzi-Systemen zu verbessern.
Erkennung von Eclipse-Angriffen auf ein Blockchain-Netzwerk als ein nicht-parametrisches Änderungserkennungsproblem
Ein neuartiger nicht-parametrischer Änderungserkennungsalgorithmus wird vorgestellt, um Eclipse-Angriffe auf ein Blockchain-Netzwerk zu erkennen. Der nicht-parametrische Algorithmus stützt sich nur auf den empirischen Mittelwert und die Varianz des Datensatzes, was ihn sehr anpassungsfähig macht.
Umfassende Analyse von Rug Pull: Ursachen, Datensätze und Erkennungstools in DeFi
Rug Pulls stellen eine ernsthafte Bedrohung für das Kryptowährungsökosystem dar, da sie zu erheblichen finanziellen Verlusten führen und das Vertrauen in dezentralisierte Finanzprojekte (DeFi) untergraben. Um diese Bedrohung besser zu verstehen und zu bekämpfen, haben wir eine umfassende Taxonomie mit 34 Ursachen für Rug Pulls entwickelt, die aktuelle Datensätze und Erkennungstools bewertet.
Angriffs-verstärkte Simulation zur Bewertung der Clientgerechtigkeit auf HyperLedger Fabric
Durch die Integration eines umfassenden Adversarmodells in ein Multi-Agenten-Simulationstool können Angriffe auf die Clientgerechtigkeit von Hyperledger Fabric simuliert und analysiert werden.
Großsprachige Modelle zur Verbesserung der Blockchain-Sicherheit: Eine systematische Literaturübersicht
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.
Systematische Analyse des Wash-Handels in beliebten NFT-Märkten
Durch die mangelnde Regulierung sind NFT-Märkte anfällig für anomale Handelspraktiken wie Wash-Handel, was zu wirtschaftlichen Verlusten führen kann. Diese Studie analysiert systematisch vier NFT-Märkte und entwickelt einen heuristischen Algorithmus, um Wash-Handel-Aktivitäten in diesen Märkten zu erkennen.
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