Jun, 2018

Securify：智能合约实践安全分析

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TL;DRSecurify 是一个安全分析器，可以自动化地证明以太坊智能合约的行为在特定属性上是安全 / 不安全的，通过符号分析和合规 / 违规模式检查来实现，已经得到专家广泛使用。
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发现论文，激发创造
  • 以太坊智能合约安全分析的语义框架

    本文提出了 EVM bytecode 的第一个完整的小步语义，形式化验证了这些程序的语义和关键安全属性，并识别了现有语义和验证工具的各种错误和不精确性，为智能合约的安全验证提供了严谨的语义基础。

    Feb, 2018

  • ContractFuzzer：用于检测漏洞的智能合约模糊测试工具

    在此研究中，我们提出了一种新的模糊测试工具 ContractFuzzer，用于测试以太坊智能合约的安全漏洞，该工具已经成功检测出了 6991 个智能合约中 459 个高风险漏洞，包括导致 6000 万美元损失的 DAO 合约漏洞和导致 3 亿美元冻结的 Parity Wallet。

    Jul, 2018

  • 智能合约的定量分析

    本文介绍了一种新的针对智能合约的，关于可量化属性的形式化分析框架，并提出了设计一种简化的智能合约编程语言，自动翻译程序为状态感知博弈，以及实验结果的方法。

    Jan, 2018

  • 智能证书在金融业 Web3 应用中对抗网络威胁的体系结构

    本研究旨在解决当前互联网转型所面临的安全挑战，特别关注区块链和去中心化存储等新兴技术，并探讨 Web3 应用在塑造互联网未来方面的作用。主要目标是提出一种新颖的 “智能证书” 设计，通过可编程强制执行的数字证书，企业能够更好地保护自身免受网络攻击，确保数据和系统的安全。同时，利用 Web3 应用构建企业数字基础设施的韧性，并采用不同层级架构，钱包 / 客户端、应用和智能合约，以识别和预测威胁和风险，引入证书透明度以增强证书的安全性、可信性和去中心化管理，并检测滥用、侵害和不法行为。

    Nov, 2023

  • Sereum：保护现有智能合约远程调用攻击

    本文提出了一项新型的智能合约安全技术 Sereum 来保护现有的部署合约免遭重新进入攻击，它可以基于运行时监视和验证实现向后兼容性，而且无需对现有合约进行任何修改或语义知识，并且开展了可行性和性能实现及评估，并开发了 3 种高级重新进入攻击来展示现有离线漏洞分析工具的限制。

    Dec, 2018

  • Slither: 用于智能合约的静态分析框架

    该论文描述了 Slither，它是一个静态分析框架，用于提供有关 Ethereum 智能合约的丰富信息，其四个主要用例是：自动检测漏洞，自动检测代码优化机会，提高用户对合约的理解，以及协助代码审查。我们比较了使用大型数据集的工具，并手动审查了前 1000 个最常用的合约的结果。

    Aug, 2019

  • 迈向更安全的智能合约：一种序列学习方法来检测安全威胁

    本研究提出了一种使用长短期记忆（LSTM）的序列学习智能合约弱点以便更快地发现新的攻击趋势以实现更安全智能合约的方法，对 620,000 个智能合约的实验研究表明，该模型具有接近于恒定的分析时间并可以正确分析符号工具造成的假阳性（FP) 错误。

    Nov, 2018

  • 利用愚蠢合同进行学校教育

    SCooLS 是一个智能合约学习引擎，使用神经网络来分析以太坊合约字节码，通过半监督学习和图神经网络，可以快速识别智能合约中的漏洞，同时可用于生成利用程序，具有很高的精确度和较低的误报率。

    Apr, 2023

  • 智能合约漏洞检测：从纯神经网络到可解释的图形特征和专家模式融合

    本文将深度学习和专家模式相结合，从源代码中提取专家模式，将代码转换成语义图，提取深度图特征，然后将全局图特征和本地专家模式融合以有效检测智能合约安全漏洞，实验证明该系统显著优于现有最先进的方法。

    Jun, 2021

  • 智能合约构建和执行全面调查：模式、工具和系统

    本文对 2008-2020 年间智能合约的相关文献和在线资源进行了综述，分为三类：合约设计范例、设计工具和扩展以及替代方案。对最新的执行机制进行了分类，介绍了一些解决方案，并总结了几个挑战和未来的研究方向。

    Aug, 2020