一种基于字节码的智能合约分类方法
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2021-06-30 v1 密码学与安全
机器学习
摘要
随着区块链技术的发展，部署于区块链平台的智能合约数量呈指数增长，这使得用户难以通过人工筛查找到所需服务。智能合约的自动分类可为区块链用户提供基于关键字的合约搜索，并有助于有效管理智能合约。当前智能合约分类的研究集中于基于合约源代码的自然语言处理（NLP）方案。然而，超过94%的智能合约并非开源，因此NLP方法的应用场景非常有限。同时，NLP模型易受对抗攻击。本文提出一种基于合约字节码特征而非源代码的分类模型以解决这些问题。我们还使用特征选择与集成学习来优化模型。我们在超过3,300个真实世界以太坊智能合约上的实验研究表明，我们的模型可在无源代码情况下分类智能合约，且性能优于基线模型。与基于NLP的模型相比，我们的模型也具有良好抗对抗攻击能力。此外，我们的分析揭示，许多智能合约分类模型中使用的账户特征对分类影响甚微，可被排除。
引用
@article{arxiv.2106.15497,
title = {A Bytecode-based Approach for Smart Contract Classification},
author = {Chaochen Shi and Yong Xiang and Robin Ram Mohan Doss and Jiangshan Yu and Keshav Sood and Longxiang Gao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.15497},
year = {2021}
}
备注
10 pages, 6 figures