基于源码结构和图注意力网络的以太坊蜜罐合约检测方法OACSTPCD
Honeypot contract detection method for Ethereum based on source code structure and graph attention network
针对目前蜜罐合约检测方法准确率不高以及泛化性较差等问题,提出了基于源码结构和图注意力网络的以太坊蜜罐合约检测(CSGDetector)方法.首先,为了提取出智能合约Solidity源码的结构信息,对源码进行语法分析,将其转换为XML解析树;然后,筛选出可以表达合约结构特征和内容特征的特征词集,并构造出合约源码结构图;最后,为避免数据集不平衡性带来的影响,在集成学习理论基础上引入教师模型和学生模型的概念,分别从全局和局部的角度训练图注意力网络模型,并融合所有模型的输出作为合约最终检测结果.实验表明,与已有方法KOLSTM相比,CSGDetector在二分类与多分类实验中的F1值分别提升了1.27%与7.21%,验证了其具有较高的蜜罐检测能力;与已有方法XGB相比,CSGDetector在掩蔽蜜罐检测实验中针对不同类型蜜罐合约的平均召回率提升了7.57%,验证了所提方法在提升算法泛化性能方面的有效性.
王友卫;侯玉栋;凤丽洲
中央财经大学信息学院,北京 102206中央财经大学信息学院,北京 102206天津财经大学统计学院,天津 300222
计算机与自动化
以太坊蜜罐合约源码结构图注意力网络集成学习
Ethereumhoneypot contractsource code structuregraph attention networkensemble learning
《通信学报》 2023 (9)
面向社交媒体的垃圾信息协同识别建模与关键技术研究
161-172,12
教育部人文社科基金资助项目(No.19YJCZH178)国家自然科学基金资助项目(No.61906220)国家社科基金资助项目(No.18CTJ008)中央财经大学新兴交叉学科建设项目The Ministry of Education of Humanities and Social Science Project(No.19YJCZH178),The National Natural Science Foundation of China(No.61906220),The National Social Science Foundation of China(No.18CTJ008),The Emerging In-terdisciplinary Project of CUFE
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