本技术介绍了一种利用大语言模型进行NFT智能合约缺陷检测的创新方法和系统。该方法通过获取NFT智能合约的源代码和示例代码,构建抽象语法树以识别语法结构和关键元素,进而分析和检测潜在的缺陷。
背景技术
可替代代币(NFT)是在区块链上管理的不可复制的数字资产或唯一标识符,用于分配、链接或证明不同的物理和数字商品的所有权。创建NFT时,会在区块链上部署智能合约,作为所有权的数字证书,其中包含有关NFT的信息,例如其标题、描述和所有权历史记录。随着NFT市场的快速发展,智能合约的安全问题逐渐暴露,成为阻碍市场健康发展的关键因素。一旦部署,智能合约就不可更改,虽然这种不变性确保了交易的透明度和可靠性,但这也意味着如果存在漏洞,攻击者可以利用这些缺陷进行恶意目的,可能导致重大的财务损失。这些漏洞主要源于逻辑缺陷、合约设计缺陷以及开发过程中没有充分考虑潜在的安全风险。
检测智能合约漏洞的传统方法,例如Slither和Truffle等分析工具,可以在不执行代码的情况下对智能合约进行全面审查,识别常见的安全缺陷。然而,这些方法有一定的局限性。静态分析往往依赖于预定义的规则和模式,在处理复杂的智能合约时容易出现误报,从而使真实安全威胁的准确识别变得复杂;虽然动态分析通过执行代码来检测运行时行为,从而能够发现更多与环境相关的漏洞,但它也面临着计算成本高、覆盖范围有限、难以模拟真实攻击场景等挑战。
因此,传统的智能合约缺陷检测方式存在检测性能较低,导致检测结果准确性较差的问题。
实现思路