Nghiên Cứu Về Phát Hiện Lỗ Hổng Hợp Đồng Thông Minh Bằng Machine Learning và Biểu Diễn Đồ Thị

• Tác giả: Trần Xuân Nam
• Người hướng dẫn: ThS. Trần Tuấn Dũng
• Trường học: Đại Học Quốc Gia Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Ngành An Toàn Thông Tin
• Đề tài: Phát Hiện Lỗ Hổng Hợp Đồng Thông Minh Sử Dụng Machine Learning và Biểu Diễn Đồ Thị
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: TP.Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI
• 1.1. Giới thiệu vấn đề
• 1.2. Các nghiên cứu liên quan
• 1.3. Những thách thức
• 1.4. Mục tiêu, đối tượng, và phạm vi nghiên cứu
• 1.4.1. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.4.2. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4.3. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Cấu trúc của khóa luận tốt nghiệp
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ THÀNH PHẦN LIÊN QUAN
• 2.1. Các thành phần liên quan đến hợp đồng thông minh
• 2.2. Các lỗ hổng phổ biến
• 2.3. Cây cú pháp trừu tượng (AST)
• 2.3.1. Thành phần của AST
• 2.3.2. Quá trình tạo AST
• 2.4. AST trong phát hiện lỗ hổng bảo mật hợp đồng thông minh
• 2.5. Biểu diễn đồ thị
• 2.5.1. Đồ thị và ứng dụng trong việc phân tích mã
• 2.5.2. Đồ thị dòng dữ liệu (DFG)
• 2.5.3. Đồ thị dòng dữ liệu quan trọng (CDFG)
• 2.5.4. Cách thức hoạt động
• 2.6. Mạng nơ-ron
• 2.6.1. Một số thành phần chính của mạng nơ-ron
• 2.6.2. Một số các khái niệm khác
• 2.6.3. Một số kiến trúc mạng nơ-ron phổ biến trong lĩnh vực học sâu
• 2.6.4. Phương pháp học trong học sâu
• 2.6.5. Các hàm tính toán khoảng cách thường dùng
• 2.6.6. Các ứng dụng của việc sử dụng phương pháp phát hiện lỗ hổng bảo mật trong hợp đồng thông minh sử dụng các cách tiếp cận học máy và biểu diễn đồ thị
• 3. CHƯƠNG 3: TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH
• 3.1. Định nghĩa vấn đề
• 3.2. Tiền xử lí dữ liệu
• 3.2.1. Đối với mô hình huấn luyện GraphCodeBERT
• 3.2.2. Đối với mô hình huấn luyện GCN
• 3.3. Dữ liệu đã xử lý vào mô hình huấn luyện
• 3.3.1. Mô hình huấn luyện GraphCodeBERT
• 3.3.2. Mô hình huấn luyện GCN
• 3.4. Phương pháp đánh giá
• 4. CHƯƠNG 4: THÍ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 4.1. Cài đặt môi trường
• 4.2. Tập dữ liệu sử dụng
• 4.2.1. Xử lí dữ liệu cho mô hình huấn luyện GraphCodeBERT
• 4.2.2. Xử lí dữ liệu cho mô hình huấn luyện GCN
• 4.3. Dữ liệu đã xử lí vào mô hình huấn luyện GraphCodeBERT
• 4.4. Dữ liệu đã xử lí vào mô hình huấn luyện GCN
• 4.5. Phân loại và đánh giá hợp đồng
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. Kết luận
• 5.2. Hướng cải thiện và phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Phát Hiện Lỗ Hổng Hợp Đồng Thông Minh

Phát hiện lỗ hổng trong hợp đồng thông minh là một vấn đề quan trọng trong lĩnh vực blockchain. Hợp đồng thông minh, với tính chất tự động và không thể thay đổi, yêu cầu mức độ bảo mật cao. Việc phát hiện sớm các lỗ hổng có thể ngăn chặn các cuộc tấn công mạng và bảo vệ tài sản số. Nghiên cứu này sẽ tập trung vào việc sử dụng machine learning và biểu diễn đồ thị để phát hiện các lỗ hổng trong mã nguồn hợp đồng thông minh.

1.1. Khái Niệm Về Hợp Đồng Thông Minh

Hợp đồng thông minh là các chương trình tự động thực hiện các điều khoản của hợp đồng. Chúng được triển khai trên blockchain và yêu cầu độ bảo mật cao. Việc phát hiện lỗ hổng trong hợp đồng thông minh là cần thiết để đảm bảo tính toàn vẹn của các giao dịch.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Việc Phát Hiện Lỗ Hổng

Việc phát hiện lỗ hổng trong hợp đồng thông minh giúp ngăn chặn các cuộc tấn công và bảo vệ tài sản. Các lỗ hổng có thể dẫn đến mất mát tài sản và gây ra hậu quả nghiêm trọng. Do đó, nghiên cứu này sẽ tập trung vào các phương pháp phát hiện hiệu quả.

II. Những Thách Thức Trong Phát Hiện Lỗ Hổng Hợp Đồng Thông Minh

Phát hiện lỗ hổng trong hợp đồng thông minh gặp nhiều thách thức. Sự đa dạng của ngôn ngữ lập trình, tính chất đặc thù của các giao dịch và môi trường blockchain đều làm cho việc phát hiện trở nên phức tạp. Các công cụ kiểm thử cần phải có khả năng xử lý các yếu tố này để đảm bảo phát hiện chính xác.

2.1. Đặc Điểm Ngôn Ngữ Lập Trình

Hợp đồng thông minh thường được viết bằng các ngôn ngữ như Solidity. Cú pháp và cách hoạt động của các ngôn ngữ này có thể gây khó khăn trong việc phân tích và phát hiện lỗ hổng.

2.2. Môi Trường Blockchain Phân Tán

Hợp đồng thông minh hoạt động trong môi trường blockchain phân tán, điều này làm cho việc phát hiện lỗ hổng trở nên phức tạp hơn. Các công cụ kiểm thử cần phải xử lý các khía cạnh phân tán để xác định lỗi.

III. Phương Pháp Phát Hiện Lỗ Hổng Bằng Machine Learning

Sử dụng machine learning trong phát hiện lỗ hổng hợp đồng thông minh đã trở thành một xu hướng mới. Các mô hình học sâu có thể học các đặc điểm của mã nguồn và phát hiện lỗ hổng ngay cả khi mã nguồn được mã hóa hoặc biến đổi. Nghiên cứu này sẽ trình bày các phương pháp cụ thể.

3.1. Mô Hình GraphCodeBERT

Mô hình GraphCodeBERT được sử dụng để phát hiện lỗ hổng trong mã nguồn hợp đồng thông minh. Mô hình này học từ các đặc điểm cú pháp và ngữ nghĩa của mã nguồn để phát hiện lỗ hổng.

3.2. Mô Hình GCN Graph Convolutional Network

Mô hình GCN cũng được áp dụng để phát hiện lỗ hổng. Mô hình này sử dụng các đồ thị để biểu diễn cấu trúc của mã nguồn và phát hiện các lỗ hổng tiềm ẩn.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Phương Pháp Phát Hiện Lỗ Hổng

Các phương pháp phát hiện lỗ hổng bảo mật trong hợp đồng thông minh có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực. Việc phát hiện sớm các lỗ hổng giúp bảo vệ tài sản và nâng cao độ tin cậy của phần mềm. Nghiên cứu này sẽ trình bày các ứng dụng thực tiễn của các phương pháp đã đề xuất.

4.1. Bảo Vệ Tài Sản Số

Phát hiện lỗ hổng giúp ngăn chặn các cuộc tấn công và bảo vệ tài sản số. Các nhà phát triển có thể sửa chữa các lỗ hổng trước khi triển khai hợp đồng lên blockchain.

4.2. Nâng Cao Chất Lượng Phần Mềm

Việc phát hiện lỗ hổng trong mã nguồn giúp đảm bảo chất lượng và độ tin cậy của phần mềm. Các nhà phát triển có thể tối ưu hóa mã và giảm thiểu rủi ro bảo mật.

V. Kết Luận Và Tương Lai Của Phát Hiện Lỗ Hổng

Nghiên cứu về phát hiện lỗ hổng trong hợp đồng thông minh sử dụng machine learning và biểu diễn đồ thị đang ngày càng phát triển. Các phương pháp này không chỉ giúp phát hiện lỗ hổng hiệu quả mà còn mở ra hướng đi mới cho nghiên cứu bảo mật trong lĩnh vực blockchain. Tương lai của nghiên cứu này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều giá trị cho cộng đồng.

5.1. Hướng Phát Triển Mới

Nghiên cứu có thể mở rộng sang các lĩnh vực khác như an ninh mạng và phát triển phần mềm. Việc áp dụng các phương pháp mới sẽ giúp nâng cao hiệu quả phát hiện lỗ hổng.

5.2. Tầm Quan Trọng Của Nghiên Cứu

Nghiên cứu này không chỉ có giá trị trong lĩnh vực blockchain mà còn có thể áp dụng cho các lĩnh vực khác. Việc phát hiện lỗ hổng bảo mật là cần thiết để đảm bảo an toàn cho các hệ thống.