論文の概要: Securing Blockchain Systems: A Novel Collaborative Learning Framework to Detect Attacks in Transactions and Smart Contracts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15804v2
- Date: Tue, 26 Mar 2024 04:59:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-28 01:10:34.125849
- Title: Securing Blockchain Systems: A Novel Collaborative Learning Framework to Detect Attacks in Transactions and Smart Contracts
- Title（参考訳）: ブロックチェーンシステムのセキュア化:トランザクションとスマートコントラクトの攻撃を検出するための新しい協調学習フレームワーク
- Authors: Tran Viet Khoa, Do Hai Son, Chi-Hieu Nguyen, Dinh Thai Hoang, Diep N. Nguyen, Nguyen Linh Trung, Tran Thi Thuy Quynh, Trong-Minh Hoang, Nguyen Viet Ha, Eryk Dutkiewicz, Mohammad Abu Alsheikh,
- Abstract要約: 本稿では、ブロックチェーントランザクションとスマートコントラクトの攻撃を検出するために設計された、新しい協調学習フレームワークを提案する。
当社のフレームワークは,マシンコードレベルでの複雑な攻撃を含む,さまざまな種類のブロックチェーン攻撃を分類する機能を示している。
我々のフレームワークは、広範囲なシミュレーションや、毎秒2150トランザクションを超えるスループットでリアルタイムな実験を通じて、約94%の精度で検出できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.85360925398753
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: With the escalating prevalence of malicious activities exploiting vulnerabilities in blockchain systems, there is an urgent requirement for robust attack detection mechanisms. To address this challenge, this paper presents a novel collaborative learning framework designed to detect attacks in blockchain transactions and smart contracts by analyzing transaction features. Our framework exhibits the capability to classify various types of blockchain attacks, including intricate attacks at the machine code level (e.g., injecting malicious codes to withdraw coins from users unlawfully), which typically necessitate significant time and security expertise to detect. To achieve that, the proposed framework incorporates a unique tool that transforms transaction features into visual representations, facilitating efficient analysis and classification of low-level machine codes. Furthermore, we propose a customized collaborative learning model to enable real-time detection of diverse attack types at distributed mining nodes. In order to create a comprehensive dataset, we deploy a pilot system based on a private Ethereum network and conduct multiple attack scenarios. To the best of our knowledge, our dataset is the most comprehensive and diverse collection of transactions and smart contracts synthesized in a laboratory for cyberattack detection in blockchain systems. Our framework achieves a detection accuracy of approximately 94\% through extensive simulations and real-time experiments with a throughput of over 2,150 transactions per second. These compelling results validate the efficacy of our framework and showcase its adaptability in addressing real-world cyberattack scenarios.
- Abstract（参考訳）: ブロックチェーンシステムの脆弱性を悪用する悪意のあるアクティビティがエスカレートしているため、堅牢な攻撃検出メカニズムには緊急の要件がある。
この課題に対処するために、ブロックチェーントランザクションとスマートコントラクトの攻撃を検出するために、トランザクションの特徴を分析することによって、新しい協調学習フレームワークを提案する。
当社のフレームワークは,マシンコードレベルでの複雑な攻撃(不正にユーザからコインを取り出す悪意のあるコードを注入するなど)など,さまざまな種類のブロックチェーン攻撃を分類する機能を備えています。
これを実現するために、提案フレームワークは、トランザクション機能を視覚表現に変換するユニークなツールを導入し、低レベルのマシンコードの効率的な分析と分類を容易にする。
さらに,分散マイニングノードにおける多様な攻撃タイプをリアルタイムに検出できる,カスタマイズされた協調学習モデルを提案する。
包括的なデータセットを作成するために、プライベートEthereumネットワークに基づいたパイロットシステムをデプロイし、複数の攻撃シナリオを実行する。
私たちの知る限り、私たちのデータセットは、ブロックチェーンシステムにおけるサイバー攻撃検出のための研究所で合成された、最も包括的で多様なトランザクションとスマートコントラクトのコレクションです。
我々のフレームワークは、広範囲なシミュレーションや、毎秒2,150トランザクション以上のスループットでリアルタイムな実験を通じて、約94 %の検知精度を実現している。
これらの説得力のある結果は、我々のフレームワークの有効性を検証し、現実世界のサイバー攻撃シナリオに対処する際の適応性を示す。
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