ICIIT 2024 là hội nghị quốc tế thứ 9 về Công Nghệ Thông Tin Thông Minh, được tổ chức tại Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam từ ngày 23-25/02/2024. Hội nghị này được đồng tổ chức bởi Đại học FPT và Hội Kỹ sư Hóa học, Sinh học & Môi trường Hồng Kông (HKCBEES), với sự hỗ trợ từ Đại học Hùng Vương TP.HCM, Đại học Phố Shan, Hội Tính toán Hiệu năng Cao Quảng Đông, và Khoa Kỹ thuật Điện và Khoa học Máy tính (EECS), Đại học Quốc gia Đài Bắc Công nghệ. Các bài báo được chấp nhận và đăng ký với bài thuyết trình có thể được xuất bản trong kỹ yếu hội nghị quốc tế của ACM hoặc Tạp chí Tiến bộ trong Công nghệ Thông tin, được lưu trữ trong Thư viện Số ACM, và được chỉ mục bởi Ei Compendex và Scopus.
Bài báo: “ChainSniper: A Machine Learning Approach for Auditing Cross-Chain Smart Contracts”
Sinh viên thực hiện:
- Võ Anh Kiệt - ATTN2020 - Đồng tác giả
Giáo viên hướng dẫn:
- ThS. Trần Tuấn Dũng
- TS. Phạm Văn Hậu
Tóm tắt bài báo:
Smart contracts are autonomous programs stored on blockchain networks that self-execute agreed terms in a transparent and accurate manner. Within cross-chain platforms, smart contracts facilitate interaction and exchange of data between diverse blockchains. However, the presence of vulnerabilities in smart contracts renders them susceptible to exploitation, jeopardizing security. Considerable research has focused on identifying and detecting such vulnerabilities, though existing approaches have yet to achieve comprehensive coverage. This paper presents ChainSniper, a sidechain-based framework integrating machine learning to automatically appraise vulnerabilities in cross-chain smart contracts. A comprehensive dataset, denoted "CrossChainSentinel", was compiled comprising 300 manually labeled code snippets. This dataset was leveraged to train machine learning models discerning vulnerable versus secure smart contracts. Experimental findings demonstrate the viability of machine learning methodologies for enhancing smart contract auditing within decentralized applications spanning multiple networks. Notable detection precision was achieved, substantiating ChainSniper's potential to strengthen security analysis through an automated and expansive evaluation of smart contract code.
Mọi thông tin chi tiết xem tại:
Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường bet365 betting
