DIVE: A Multi-Label Smart Contract Vulnerability Dataset

doi:10.1038/s41597-026-07025-5

DIVE: A Multi-Label Smart Contract Vulnerability Dataset

2026-03-12

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AI

DOI：10.1038/s41597-026-07025-5

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智能合约（SC）漏洞是可能导致财务损失或功能失效的程序错误或设计缺陷，因此准确检测至关重要。尽管机器学习（ML）已广泛应用于SC漏洞检测，但现有数据集通常规模较小、类别不平衡、标注不一致或未标准化，并且经常依赖有限的特征表示，未能考虑不同合约生命周期阶段，从而限制了泛化能力并降低了基准可靠性。本研究引入DIVE，一个多标签数据集，旨在解决这些结构和特征层面的限制。DIVE包含2016年至2024年间部署的22,330个真实世界SC，涵盖主要Solidity编译器版本，并针对与去中心化应用安全项目（DASP）Top 10分类法一致的八种漏洞类型进行标注。该数据集提供221个部署前和176个部署后特征，并采用基于幂投票和事后过滤的标准化工具标注流水线，纠正了DoS漏洞的14.3%误报和时序操纵漏洞的24.9%。与以往数据集不同，DIVE提供了两组生命周期特定特征集，以及一个开源框架，支持可重复的基准测试和与不断演变的漏洞模式保持一致的定期重建。

Keyword:

Computer science

Scientific data

Science

Humanities and Social Sciences

multidisciplinary

DIVE: A Multi-Label Smart Contract Vulnerability Dataset

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