論文の概要: Malicious Code Detection in Smart Contracts via Opcode Vectorization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12720v1
- Date: Thu, 17 Apr 2025 07:51:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-18 14:34:56.782809
- Title: Malicious Code Detection in Smart Contracts via Opcode Vectorization
- Title（参考訳）: オプコードベクトル化によるスマートコントラクトの悪意コード検出
- Authors: Huanhuan Zou, Zongwei Li, Xiaoqi Li,
- Abstract要約: スマートコントラクトのセキュリティ問題はますます顕著になっている。
悪意のあるコードの存在は、ユーザ資産の喪失とシステムのクラッシュにつながる可能性がある。
本稿では,機械学習に基づく知的契約の悪意のあるコード検出について,簡単な研究を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8225825738565354
- License:
- Abstract: With the booming development of blockchain technology, smart contracts have been widely used in finance, supply chain, Internet of things and other fields in recent years. However, the security problems of smart contracts become increasingly prominent. Security events caused by smart contracts occur frequently, and the existence of malicious codes may lead to the loss of user assets and system crash. In this paper, a simple study is carried out on malicious code detection of intelligent contracts based on machine learning. The main research work and achievements are as follows: Feature extraction and vectorization of smart contract are the first step to detect malicious code of smart contract by using machine learning method, and feature processing has an important impact on detection results. In this paper, an opcode vectorization method based on smart contract text is adopted. Based on considering the structural characteristics of contract opcodes, the opcodes are classified and simplified. Then, N-Gram (N=2) algorithm and TF-IDF algorithm are used to convert the simplified opcodes into vectors, and then put into the machine learning model for training. In contrast, N-Gram algorithm and TF-IDF algorithm are directly used to quantify opcodes and put into the machine learning model training. Judging which feature extraction method is better according to the training results. Finally, the classifier chain is applied to the intelligent contract malicious code detection.
- Abstract（参考訳）: ブロックチェーン技術の発展に伴い、スマートコントラクトは金融、サプライチェーン、物のインターネットなどの分野で近年広く利用されている。
しかし、スマートコントラクトのセキュリティ問題はますます顕著になっている。
スマートコントラクトによるセキュリティイベントは頻繁に発生し、悪意のあるコードの存在は、ユーザ資産の喪失とシステムクラッシュにつながる可能性がある。
本稿では,機械学習に基づく知的契約の悪意のあるコード検出について,簡単な研究を行った。
スマートコントラクトの特徴抽出とベクトル化は、機械学習を用いてスマートコントラクトの悪意のあるコードを検出する最初のステップであり、特徴処理は検出結果に重要な影響を与える。
本稿では,スマートコントラクトテキストに基づくオペコードベクトル化手法を採用する。
契約オープコードの構造的特性を考慮すると、オープコードは分類され、単純化される。
次に、N-Gram (N=2)アルゴリズムとTF-IDFアルゴリズムを用いて、単純化されたオプコードからベクトルに変換し、トレーニングのために機械学習モデルに組み込む。
対照的に、N-GramアルゴリズムとTF-IDFアルゴリズムはオプコードを直接定量化し、機械学習モデルのトレーニングに組み込む。
トレーニング結果に応じて,どの特徴抽出法がよいかを判断する。
最後に、この分類器チェーンをインテリジェントコントラクト悪意のあるコード検出に適用する。
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