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题名基于代码控制流图的庞氏骗局合约检测
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作者
黄静
王梦晓
韩红桂
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机构
北京工业大学信息学部
计算智能与智能系统北京市重点实验室(北京人工智能研究院)
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出处
《软件学报》
北大核心
2025年第10期4628-4644,共17页
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基金
国家重点研发计划(2022YFB3305802)。
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文摘
区块链在加密货币投资领域展现出强劲的生命力,吸引了大量投资者的参与.然而,由于区块链的匿名性,导致了许多欺诈行为,其中庞氏骗局智能合约就是一种典型的欺诈性投资活动,给投资者带来了巨大的经济损失.因此,对以太坊上的庞氏骗局合约进行检测变得尤为重要.但是,现有研究大都忽略了庞氏骗局合约源代码中的控制流信息.为提取庞氏骗局合约更丰富的语义信息和结构信息,提出一种基于代码控制流图的庞氏骗局合约检测模型.首先,该模型将获取的合约源代码构建成控制流图的形式.然后,使用Word2Vec算法提取了包括数据流信息和代码结构信息在内的关键特征.考虑到每个智能合约的功能不同、代码篇幅差异明显,导致提取的特征向量维度差异较大,对不同智能合约生成的特征向量进行对齐操作,使得所有的特征向量具有相同的维度,便于之后处理.其次,利用基于图卷积和Transformer的特征学习模块,引入多头注意力机制,来学习节点特征的依赖关系.最后,使用多层感知机实现对庞氏骗局合约的识别.通过在XBlock网站提供的数据集上将该模型与传统的图特征学习模型进行对比,验证该模型引入的多头注意力机制的性能.实验结果证明,该模型有效地提升了对庞氏骗局合约的检测能力.
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关键词
智能合约
庞氏骗局
控制流图
图Transformer
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Keywords
smart contract
Ponzi scheme
control flow graph
graph Transformer
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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