大语言模型用于区块链安全：一项系统性文献综述
密码学与安全
2025-03-25 v5
摘要
大语言模型（LLMs）已成为网络安全领域内多种应用中的强大工具。值得注意的是，近期研究越来越多地探索将 LLMs 应用于区块链安全（BS）的语境。然而，对于 LLMs 在区块链安全方面的全部应用范围、影响和潜在限制，仍缺乏全面的理解。为填补这一空白，我们进行了一项文献综述，聚焦于将 LLMs 应用于区块链安全（LLM4BS）的研究。我们的研究旨在全面分析和理解现有研究，并阐明 LLMs 如何有助于增强区块链系统的安全性。通过对现有文献的彻底审查，我们深入探讨了 LLMs 融入区块链安全各个方面的情形。我们探索了 LLMs 能够加强区块链安全的机制，包括它们在智能合约审计、交易异常检测、漏洞修复、智能合约程序分析以及作为加密货币社区参与者等方面的应用。此外，我们评估了利用 LLMs 增强区块链安全所面临的挑战和限制，考虑了可扩展性、隐私关切和伦理问题等因素。我们详尽的综述揭示了 LLM4BS 任务上的机遇和潜在风险，为研究人员、从业者和政策制定者等提供了宝贵的见解。
引用
@article{arxiv.2403.14280,
title = {Large Language Models for Blockchain Security: A Systematic Literature Review},
author = {Zheyuan He and Zihao Li and Sen Yang and He Ye and Ao Qiao and Xiaosong Zhang and Xiapu Luo and Ting Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.14280},
year = {2025}
}