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大语言模型赋能区块链服务安全研究综述:现状、挑战与机遇(特邀)
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作者 林丹 卢顺峰 +5 位作者 刘姿妍 张博昭 何龙 蒋子规 吴嘉婧 郑子彬 《计算机工程》 北大核心 2026年第1期1-21,共21页
区块链已逐渐发展成支撑数字经济的重要基础设施,但其匿名性、跨链互操作性、多方参与等特征,导致诈骗、洗钱与攻击等安全事件频发,严重威胁生态系统的稳定与合规。尽管现有分析工具与方法在区块链服务安全领域取得了一定进展,但仍普遍... 区块链已逐渐发展成支撑数字经济的重要基础设施,但其匿名性、跨链互操作性、多方参与等特征,导致诈骗、洗钱与攻击等安全事件频发,严重威胁生态系统的稳定与合规。尽管现有分析工具与方法在区块链服务安全领域取得了一定进展,但仍普遍存在泛化能力不足、推理能力有限、难以适应复杂业务逻辑演化等问题。与此同时,生成式大语言模型(LLM)的快速发展正在深刻重塑服务计算范式,其在自然语言理解、知识推理与多模态融合等方面的优势,为区块链服务安全研究提供了新的思路与技术路径。系统梳理LLM在事前智能合约审计、事中异常行为检测、事后多链行为关联任务中的应用进展,归纳其优势与局限,总结LLM赋能区块链服务安全的典型实践。最后,展望LLM赋能区块链服务安全面临的开放科学问题与未来研究方向,为构建可信、可解释、高效的区块链服务计算与治理体系提供参考。 展开更多
关键词 区块链 大语言模型 服务安全 智能合约审计 异常行为检测 多链行为关联
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