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题名一种基于领域自适应的智能合约安全分析框架
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作者
王娜
朱会娟
宋香梅
冯霞
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机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
江苏大学汽车与交通工程学院
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出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期585-597,共13页
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基金
国家自然科学基金(No.62272204)资助。
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文摘
现有智能合约漏洞检测方案很大程度上依赖于缜密的专家规则或先验知识,不仅缺乏灵活性且难以应对新型未知漏洞检测,为此提出一种基于领域自适应的智能合约安全分析框架(domain adaptive security analysis framework,DASAF)。首先,在DASAF中,智能合约操作码执行逻辑被获取并被转化为序列特征。其次,为了解决深度学习模型中固有的数据偏移现象引起的模型老化,以及新型未知漏洞有标签样本不足导致的难以获得强泛化性能的问题,在DASAF中引入了生成对抗网络结构和领域自适应技术。最后,在一个公开基准数据集上详细评估了DASAF在智能合约漏洞分析领域的有效性,并与同类方案进行了对比,实验结果表明,本文提出的DASAF优于同类方案。
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关键词
智能合约
领域自适应技术
生成对抗网络
漏洞检测
深度学习
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Keywords
smart contract
domain adaptation techniques
generative adversarial network
vulnerability detection
deep learning
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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