ỨNG DỤNG CÁC MÔ HÌNH HỌC SÂU TRONG TỰ ĐỘNG PHÁT HIỆN LỖ HỔNG TRONG CÁC MÃ HỢP ĐỒNG THÔNG MINH

Tóm tắt

Hợp đồng thông minh là yếu tố cốt lõi tạo nên sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ chuỗi khối ngày nay. Tuy nhiên, do tính bất biến và công khai của các hợp đồng thông minh mà các lỗ hổng tiềm ẩn trong nó trở lên hết sức nguy hiểm. Vấn đề tìm kiếm các lỗ hổng trong hợp đồng thông minh do đó thu hút nhiều sự quan tâm và là một vấn đề nóng trong quá trình phát triển của các ứng dụng chuỗi khối. Bài báo này đề xuất một mô hình ứng dụng công nghệ học sâu trong việc phát hiện và phân lớp lỗ hổng trong hợp đồng thông minh. Mô hình đề xuất được phát triển dựa trên kiến trúc mạng nơ ron tích chập CNN 1D. Mô hình này cho hiệu quả tốt hơn so với các mô hình CNN 2D truyền thống trong bài toán phát hiện lỗ hổng trong hợp đồng thông minh. Nghiên cứu này thực hiện việc thu thập và gán nhãn các lỗ hổng trên hợp đồng thông minh sử dụng công cụ Slither và thực hiện đánh giá mô hình đề xuất với một số mô hình CNN truyền thống. Kết quả cho thấy mô hình đề xuất có hiệu suất cao hơn, đạt tới độ chính xác 98,18%. Kết quả cho thấy khả năng ứng dụng công nghệ học sâu trong bài toán phát hiện lỗ hổng phần mềm nói chung và hợp đồng thông minh nói riêng. Đây là cơ sở để phát triển các hợp đồng thông minh an toàn hơn trên thực tế.