Phát Hiện Lỗ Hổng Hợp Đồng Thông Minh Tự Động Sử Dụng Học Sâu và Cơ Chế Chú Ý

• Tác giả: Lê Hồng Bằng
• Người hướng dẫn: TS. Phạm Văn Hậu
• Trường học: Đại Học Quốc Gia Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ Sư Ngành An Toàn Thông Tin
• Đề tài: Phát Hiện Lỗ Hổng Hợp Đồng Thông Minh Tự Động Sử Dụng Học Sâu và Cơ Chế Chú Ý
• Loại tài liệu: khóa luận
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Giới thiệu vấn đề
• 1.2. Tính ứng dụng
• 1.3. Những thách thức
• 1.4. Mục tiêu, đối tượng, phạm vi của 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 khóa luận tốt nghiệp
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Nền tảng Ethereum
• 2.2. Solidity
• 2.3. Smart Contract
• 2.4. Ethereum Node
• 2.5. Các lỗ hổng trong Smart Contract
• 2.5.1. Reentrancy
• 2.5.2. Access-control
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH PHÁT HIỆN
• 3.1. Phương pháp phát hiện
• 3.1.1. Phát hiện lỗ hổng dựa trên mô hình DistilBERT
• 3.1.2. Quy trình token hóa (Tokenization pipeline)
• 3.1.3. Quá trình tinh chỉnh (Fine-tuning)
• 3.1.4. Cấu trúc của mô hình phát hiện dựa trên DistilBERT
• 3.2. Mô hình phát hiện lỗ hổng dựa trên đồ thị
• 3.2.1. Xây dựng đồ thị Control Flow Graph
• 3.2.2. Mô hình GCN
• 3.2.3. Mô hình phát hiện lỗ hổng sử dụng mô hình GCN
• 3.2.4. Mô hình kết hợp phát hiện lỗ hổng
• 4. CHƯƠNG 4: THÍ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 4.1. Môi trường thực nghiệm
• 4.2. Dữ liệu và mã nguồn thực nghiệm
• 4.2.1. Smartbugs Wild Datasets
• 4.2.2. Hugging Face Datasets
• 4.2.3. Tổng quan quy trình thu thập và gán nhãn dữ liệu
• 4.3. Quy trình xử lý dữ liệu
• 4.4. Tiêu chí đánh giá kết quả
• 4.5. Các trường hợp thực nghiệm
• 4.6. Quá trình xây dựng mô hình pretrained DistilBERT và tinh chỉnh (Fine-tuning)
• 4.6.1. Quá trình tokenize
• 4.6.2. Quá trình xây dựng pre-train models
• 4.6.3. Quá trình fine-tuning cho bài toán phát hiện đa lỗ hổng
• 4.7. Mô hình phát hiện dựa trên Graph
• 4.7.1. Quy trình xây dựng đồ thị CFG
• 4.7.2. Huấn luyện mô hình với GCN
• 4.8. Thực nghiệm kết hợp mô hình DistilBERT và mô hình GCN
• 4.9. Nhận xét/Đánh giá kết quả thực nghiệm
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. Kết luận - Đánh giá
• 5.2. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

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

Phát hiện lỗ hổng hợp đồng thông minh là một lĩnh vực quan trọng trong bảo mật blockchain. Với sự gia tăng sử dụng hợp đồng thông minh, việc phát hiện và khắc phục các lỗ hổng bảo mật trở nên cấp thiết. Nghiên cứu này sẽ tập trung vào việc áp dụng học sâu và cơ chế chú ý để tự động phát hiện các lỗ hổng trong hợp đồng thông minh.

1.1. Khái Niệm Về Hợp Đồng Thông Minh

Hợp đồng thông minh là các chương trình tự động thực thi trên blockchain. Chúng được viết bằng ngôn ngữ lập trình như Solidity và có thể chứa các lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Việc Phát Hiện Lỗ Hổng

Việc phát hiện lỗ hổng trong hợp đồng thông minh không chỉ bảo vệ tài sản mà còn duy trì sự ổn định của hệ sinh thái blockchain.

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

Mặc dù có nhiều công cụ phát hiện lỗ hổng, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức trong việc phát hiện chính xác. Các lỗ hổng thường bị bỏ qua do tính phức tạp của mã nguồn và sự thiếu hụt dữ liệu huấn luyện.

2.1. Tính Phức Tạp Của Mã Nguồn

Mã nguồn hợp đồng thông minh thường phức tạp và khó phân tích, dẫn đến việc phát hiện lỗ hổng không hiệu quả.

2.2. Thiếu Dữ Liệu Huấn Luyện

Việc thiếu dữ liệu huấn luyện chất lượng cao làm giảm khả năng phát hiện lỗ hổng của các mô hình học sâu.

III. Phương Pháp Phát Hiện Lỗ Hổng Tự Động Bằng Học Sâu

Nghiên cứu này áp dụng các mô hình học sâu như BERT và cơ chế chú ý để phát hiện lỗ hổng trong hợp đồng thông minh. Các mô hình này giúp cải thiện độ chính xác và giảm thiểu thời gian phát hiện.

3.1. Mô Hình Học Sâu BERT

Mô hình BERT được sử dụng để phân tích ngữ nghĩa của mã nguồn hợp đồng thông minh, giúp phát hiện các lỗ hổng tiềm ẩn.

3.2. Cơ Chế Chú Ý Trong Phát Hiện Lỗ Hổng

Cơ chế chú ý giúp mô hình tập trung vào các phần quan trọng của mã nguồn, từ đó nâng cao khả năng phát hiện lỗ hổng.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Phát Hiện Lỗ Hổng Hợp Đồng Thông Minh

Việc áp dụng các phương pháp phát hiện lỗ hổng trong hợp đồng thông minh đã cho thấy hiệu quả rõ rệt trong việc bảo vệ tài sản kỹ thuật số. Nghiên cứu này sẽ trình bày các kết quả thực nghiệm và ứng dụng thực tiễn.

4.1. Kết Quả Thực Nghiệm

Các kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình học sâu có khả năng phát hiện lỗ hổng với độ chính xác cao hơn so với các phương pháp truyền thống.

4.2. Ứng Dụng Trong Thực Tế

Các công cụ phát hiện lỗ hổng có thể được tích hợp vào quy trình phát triển hợp đồng thông minh để đảm bảo an toàn cho người dùng.

V. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Tương Lai

Nghiên cứu này đã chỉ ra rằng việc áp dụng học sâu và cơ chế chú ý có thể cải thiện đáng kể khả năng phát hiện lỗ hổng trong hợp đồng thông minh. Hướng phát triển tương lai sẽ tập trung vào việc tối ưu hóa các mô hình và mở rộng dữ liệu huấn luyện.

5.1. Tóm Tắt Kết Quả Nghiên Cứu

Kết quả nghiên cứu cho thấy tiềm năng lớn của học sâu trong việc phát hiện lỗ hổng hợp đồng thông minh.

5.2. Định Hướng Nghiên Cứu Tương Lai

Hướng nghiên cứu tiếp theo sẽ tập trung vào việc phát triển các mô hình mới và cải thiện độ chính xác của các phương pháp hiện tại.