基于 AI 的 NFT 智能合约漏洞分析
密码学与安全
2026-01-21 v3 人工智能
摘要
随着 NFT 市场的快速增长，智能合约的安全性变得至关重要。然而，现有的 AI 基于检测模型在 NFT 合约漏洞方面受限于其复杂性，而传统手动方法则耗时且成本高昂。本研究提出一种基于 AI 的方法，用于检测 NFT 智能合约中的漏洞。我们收集了 16,527 个公共智能合约代码，将其分为五个漏洞类别：风险可变代理、ERC-721 重入、无限铸造、缺失要求和公共销毁。经过 Python 处理后的数据被结构化为训练/测试集。使用带有基尼系数评估的 CART 算法，我们为特征提取构建了初始决策树。随后实现了随机森林模型，通过随机数据/特征抽样和多树集成来提高鲁棒性。网格搜索超参数调优进一步优化模型，3D 可视化展示了参数对漏洞检测的影响。结果表明，随机森林模型在检测所有五类漏洞方面表现突出。例如，它通过分析授权机制和状态修改来识别风险可变代理，而 ERC-721 重入检测依赖于外部调用位置和锁定机制。该集成方法有效减少了单树过拟合，经过参数调优后表现稳定。该方法为自动化 NFT 合约检测提供了高效技术方案，为扩展 AI 应用奠定了基础。
关键词
引用
@article{arxiv.2504.16113,
title = {AI-Based Vulnerability Analysis of NFT Smart Contracts},
author = {Xin Wang and Xiaoqi Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.16113},
year = {2026}
}