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Blockchain-integrated machine learning framework for transparent smart contract vulnerability detection
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AI
DOI：10.3389/fbloc.2026.1735510.png)
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摘要
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引言 dApps的普及正在增加智能合约中可利用漏洞的攻击面，因此需要可验证的检测方法。方法 在这项工作中，我们提出了一个集成区块链的机器学习框架，用于可解释的智能合约漏洞检测，并指出“可解释”意味着“可验证”。SmartBugs整理的数据经过元数据过滤、特征相关性分析和编码的系统预处理，用于模型评估。在相同的实验设置下测试了四种集成学习方法：随机森林、XGBoost、LightGBM和CatBoost，用于比较。结果 随机森林分类器最初在稳定性和性能方面取得了最佳平衡，准确率为87.67%，成功检测了重要漏洞类别，如重入、未检查的低级调用等。为了增强我们基于区块链的机器学习框架在易受攻击的智能合约分析中的适用性，我们将其从最初的143个合约数据集SmartBugs-Curated扩展到大型数据集SmartBugs-Wild进行评估，该数据集包含47,398个真实世界的以太坊合约。基于29个静态合约级特征，无监督聚类（k=4，轮廓系数=0.3735）识别出数据集中存在的离散结构原型。集成分类器（如XGBoost、CatBoost、随机森林和LightGBM）可以在这些聚类标签上获得出色的判别性能：LightGBM达到99%的准确率和0.98918的宏F1值。讨论 额外的结果表明，该方法具有可扩展性、鲁棒性，并能产生稳定的模型，即使具有可解释性。在注入基于SHAP的可解释性后，CatBoost的可解释性和预测能力与随机森林相似。为了确保我们优化分类器的端到端信任和可追溯性，将其与一个区块链预言机链接，该预言机独立地将结果以及预测的置信分数直接存储到与以太坊兼容的账本中，通过漏洞注册智能合约。这种集成提供了数据不可变、可审计和报告透明的特性。
Keyword:
AI (ML)
blockchain integration
CatBoost
lightgbm
random forest
XGBoost
期刊
F
IF:
2.4
论文数:
78
被引数:
558
机构
引用论文
Ressi, D.; Spanò, A.; Benetollo, L.; Piazza, C.; Bugliesi, M.; Rossi, S. Vulnerability Detection in Ethereum Smart Contracts via Machine Learning: A Qualitative Analysis. arXiv 2024, arXiv:2407.18639. [Google Scholar] [CrossRef]Ressi, D.; Spanò, A.; Benetollo, L.; Piazza, C.; Bugliesi, M.; Rossi, S. 基于机器学习的以太坊智能合约漏洞检测：一项定性分析。arXiv 2024, arXiv:2407.18639. [Google Scholar] [CrossRef].png)
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