Application of the Method of Expert Assessments in Determining the Level of Criticality of the Information Security Vulnerability of Smart Contracts

Krivonogov, A. A.; Philippovich, Yuriy; Kesel, Sergey Aleksandrovich

doi:10.1007/978-3-031-21435-6_45

Cited by 2 publications

(2 citation statements)

References 4 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Contracts. Dynamic analysis methods are gaining traction due to their ability to capture runtime behavior and anomalies with works like [25][26][27] making significant contributions in this area. Recent advancements, such as by Kour and Gupta [28,29], have started to employ machine learning techniques in conjunction with dynamic analysis, offering a more robust vulnerability detection approach.…”

Section: Dynamic Analysis Of Smartmentioning

confidence: 99%

VdaBSC: A Novel Vulnerability Detection Approach for Blockchain Smart Contract by Dynamic Analysis

Sosu,

Chen,

Boahen

et al. 2023

IET Software

View full text Add to dashboard Cite

Smart contracts have gained immense popularity in recent years as self-executing programs that operate on a blockchain. However, they are not immune to security flaws, which can result in significant financial losses. These flaws can be detected using dynamic analysis methods that extract various aspects from smart contract bytecode. Methods currently used for identifying vulnerabilities in smart contracts mostly rely on static analysis methods that search for predefined vulnerability patterns. However, these patterns often fail to capture complex vulnerabilities, leading to a high rate of false negatives. To overcome this limitation, researchers have explored machine learning-based methods. However, the accurate interpretation of complex logic and structural information in smart contract code remains a challenge. In this study, we present a technique that combines real-time runtime batch normalization and data augmentation for data preprocessing, along with n-grams and one-hot encoding for feature extraction of opcode sequence information from the bytecode. We then combined bidirectional long short-term memory (BiLSTM), convolutional neural network, and the attention mechanism for vulnerability detection and classification. Additionally, our model includes a gated recurrent units memory module that enhances efficiency using historical execution data from the contract. Our results demonstrate that our proposed model effectively identifies smart contract vulnerabilities.

show abstract

Section: Dynamic Analysis Of Smartmentioning

confidence: 99%

VdaBSC: A Novel Vulnerability Detection Approach for Blockchain Smart Contract by Dynamic Analysis

Sosu,

Chen,

Boahen

et al. 2023

IET Software

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Existen trabajos en la actualidad para validar la integridad de los datos en contratos inteligentes. Algunos de ellos son: Auditoría de contratos inteligentes: los auditores de contratos inteligentes son profesionales especializados en la revisión y evaluación de los contratos inteligentes para garantizar que se hayan incluido todos los datos relevantes y que se cumplan los requisitos legales y regulatorios [30].…”

Section: Validación De Integridad De Datos En Contratos Inteligen-tesunclassified

Indicador de integridad de datos para un escenario de contratos futuros en una Blockchain

Ordóñez Quintero

2023

Encuentro Internacional De Educación en Ingeniería

View full text Add to dashboard Cite

La agricultura por contrato futuro se utiliza para acordar una serie de características especiales del producto para su posterior venta, la implementación de estos en una blockchain validado mediante contratos inteligentes conlleva una serie de desafíos, tal como la evaluación de las cláusulas utilizando datos externos a la blockchain (e.g, precio de moneda, alza de precios de fertilizantes, datos de sensores, bases de datos externas, datos meteorológicos o APIs que caracterizan cambios al validar las cláusulas estipuladas en el contrato) lo cual la manipulación o cambio sobre ellos perjudica los acuerdos pactados y afecta la iniciativa de comercio justo. La conexión de datos externos a una blockchain se conoce en la actualidad como dependencia del oráculo. Ahora bien, en caso de desconexión o falla de los datos proporcionados por el oráculo el contrato inteligente puede dejar de funcionar o incluso ejecutarse de manera incorrecta, lo cual conlleva a una serie de desafíos en su implementación. En ese sentido los indicadores de integridad de datos juegan un papel importante en este proceso, las firmas digitales, y el consenso distribuido, son algunos de los métodos que facilitan la verificación de integridad de los datos en los contratos inteligentes; si bien es cierto que son bastante utilizados, ninguno de los dos analiza el origen de los datos cuando éstos provienen de fuentes externas a la red. De esta manera la integridad del dato de oráculo es un proceso crítico que requiere una revisión detallada y medible teniendo en cuenta estándares que permitan comprender y validar la integridad del dato. Esto significa que los datos deben ser validados desde la procedencia del oráculo verificando fuentes confiables antes de ser incluidos en el contrato inteligente garantizando que el contrato se ejecute de manera efectiva y justa para todas las partes involucradas.

show abstract

Application of the Method of Expert Assessments in Determining the Level of Criticality of the Information Security Vulnerability of Smart Contracts

Cited by 2 publications

References 4 publications

VdaBSC: A Novel Vulnerability Detection Approach for Blockchain Smart Contract by Dynamic Analysis

VdaBSC: A Novel Vulnerability Detection Approach for Blockchain Smart Contract by Dynamic Analysis

Indicador de integridad de datos para un escenario de contratos futuros en una Blockchain

Contact Info

Product

Resources

About