审视基于Transformer的智能合约漏洞扫描效能
密码学与安全
2026-01-14 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
智能合约技术促进了区块链上自执行协议的实现，消除了对外部可信机构的依赖。然而，智能合约可能暴露漏洞，导致财产损失和去中心化应用的中断。本文评估了基于深度学习的以太坊智能合约漏洞扫描方法。我们提出了VASCOT（Vulnerability Analyzer for Smart COntracts using Transformers），它对以太坊虚拟机（EVM）字节码进行顺序分析，并包含滑动窗口机制以克服输入长度限制。为评估VASCOT的检测效能，我们构建了一个包含16,469个在2022年部署的经验证以太坊合约的数据集，并使用跟踪分析进行标注，以具体验证以减轻误报。随后，我们将VASCOT的性能与在我们的数据集和旧的公共数据集上基于LSTM的检测模型进行比较。我们的发现揭示了每个模型的优势与局限，为其检测能力和可扩展性提供了见解。
关键词
引用
@article{arxiv.2601.07334,
title = {Examining the Effectiveness of Transformer-Based Smart Contract Vulnerability Scan},
author = {Emre Balci and Timucin Aydede and Gorkem Yilmaz and Ece Gelal Soyak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.07334},
year = {2026}
}