Взгляд на безопасность блокчейна: обнаружение атак с помощью машинного зрения

Автор: Денис Аветисян

Новый подход использует методы машинного обучения, вдохновленные обработкой изображений, для выявления кибератак в смарт-контрактах и транзакциях блокчейна.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Предложенная модель позволяет обнаруживать кибератаки в смарт-контрактах и транзакциях Ethereum, что обеспечивает повышенную безопасность и надежность блокчейн-системы.

Предлагается фреймворк, использующий предобработанные транзакционные данные и модель Vision Transformer для высокоточной и эффективной детекции атак.

Несмотря на стремительное развитие технологии блокчейн, её безопасность остаётся уязвимой к различным кибератакам, направленным на смарт-контракты и транзакции. В данной работе, ‘Vision-Based Learning for Cyberattack Detection in Blockchain Smart Contracts and Transactions’, предложен новый подход к обнаружению угроз, основанный на преобразовании данных блокчейна в визуальные представления и анализе этих изображений с помощью Vision Transformer (ViT). Эксперименты на стандартных наборах данных продемонстрировали, что предложенный фреймворк обеспечивает высокую точность (99.5%) и устойчивость в обнаружении атак, превосходя существующие методы. Возможно ли дальнейшее повышение эффективности системы за счёт интеграции дополнительных источников информации и адаптации архитектуры ViT к специфике данных блокчейна?

Растущая Угроза Безопасности Блокчейна: Иллюзии Неизменности

Первоначальное представление о блокчейне как о неподдающейся изменению системе все чаще подвергается испытаниям со стороны сложных кибератак, направленных на смарт-контракты и сами транзакции. Злоумышленники активно используют уязвимости в коде, такие как ошибки в логике смарт-контрактов или недостатки в механизмах консенсуса, чтобы манипулировать данными или перехватывать средства. Несмотря на криптографическую защиту, блокчейн не является абсолютно неуязвимым, и повышение сложности смарт-контрактов лишь увеличивает потенциальную поверхность для атак. В результате, доверие к блокчейн-технологиям как к абсолютно безопасной системе хранения и передачи данных постепенно снижается, что требует разработки и внедрения новых, более совершенных механизмов защиты.

Существующие меры безопасности в блокчейн-системах все чаще оказываются неспособными эффективно противостоять возникающим уязвимостям, таким как реентерантность, использование функции delegatecall и переполнения/недостатки целочисленных значений. Эти недостатки, часто возникающие из-за ошибок в логике смарт-контрактов, позволяют злоумышленникам манипулировать транзакциями и похищать средства. Реентерантность, например, позволяет злоумышленнику повторно вызывать функцию до завершения предыдущего вызова, что приводит к непредсказуемым последствиям. Функция delegatecall, используемая для вызова кода из другого контракта, может быть использована для несанкционированного доступа к данным и функциям. Переполнения и недостатки целочисленных значений, возникающие при выполнении арифметических операций, могут приводить к искажению данных и нарушению логики контракта. Эти уязвимости подчеркивают необходимость разработки более надежных и интеллектуальных систем безопасности, способных предвидеть и предотвращать подобные атаки.

С ростом сложности смарт-контрактов, их потенциальная уязвимость к кибератакам неуклонно возрастает. Изначально разработанные для автоматизации соглашений, современные смарт-контракты часто включают в себя множество взаимодействующих компонентов и сложные логические конструкции. Это значительно расширяет так называемую «поверхность атаки» — совокупность всех возможных точек проникновения для злоумышленников. Простые контракты, как правило, легче проверить на наличие ошибок, в то время как сложные системы требуют более глубокого анализа и специализированных инструментов для выявления уязвимостей, таких как переполнение буфера или неверная обработка делегированных вызовов. В связи с этим, все большее значение приобретают проактивные меры безопасности, включая формальную верификацию, автоматизированные системы анализа кода и использование интеллектуальных контрактов, способных самостоятельно обнаруживать и предотвращать атаки.

Машинное Обучение: Проактивное Обнаружение Аномалий

Использование машинного обучения предоставляет эффективный подход к выявлению аномальных транзакций и поведения смарт-контрактов, которые могут указывать на кибератаки. Традиционные методы обнаружения вторжений часто не справляются с быстро меняющимися тактиками злоумышленников в блокчейн-среде. Машинное обучение позволяет анализировать большие объемы данных транзакций и выявлять отклонения от нормального поведения, такие как необычные суммы транзакций, частота транзакций, или взаимодействие с подозрительными адресами. Этот подход позволяет не только обнаруживать известные типы атак, но и выявлять новые, ранее неизвестные угрозы, основываясь на выявлении аномалий в поведении сети и контрактов.

Эффективный анализ транзакционных данных блокчейна требует предварительного преобразования сырых данных в осмысленные признаки. Этот процесс часто включает в себя применение методов обработки естественного языка (NLP) для извлечения и структурирования информации из текстовых полей транзакций, таких как описания или комментарии. Широко используется техника TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), позволяющая оценить важность каждого термина в контексте всего набора данных, выявляя ключевые слова и фразы, характерные для различных типов транзакций или поведения. Преобразование данных в числовые признаки, основанные на результатах NLP и TF-IDF, позволяет использовать алгоритмы машинного обучения для последующего анализа и выявления аномалий.

Глубокие нейронные сети, включая сверточные нейронные сети (CNN), ResNet и Vision Transformers (ViT), эффективно применяются для извлечения признаков и распознавания закономерностей в данных блокчейна. Разработанная нами система на основе ViT, использующая предварительную обработку данных с применением методов обработки естественного языка (NLP), продемонстрировала точность классификации на уровне 99.5%. Данный результат указывает на высокую эффективность архитектуры ViT в задачах выявления аномалий и потенциальных угроз в транзакционных данных блокчейна по сравнению с традиционными методами анализа.

Предложенная архитектура сочетает предварительную обработку на основе NLP и ViT для эффективного анализа данных.

Оценка и Сравнение Производительности: Сухие Факты

Набор данных BTAT (Blockchain Transaction Analysis Toolkit) представляет собой ценный ресурс для оценки эффективности моделей обнаружения кибератак в блокчейн-средах. Он включает в себя размеченные транзакции, имитирующие различные типы атак, что позволяет разработчикам и исследователям тестировать и сравнивать производительность своих моделей в реалистичных условиях. Набор данных содержит информацию о транзакциях, включая адреса отправителя и получателя, суммы транзакций и временные метки, а также метки, указывающие на тип атаки, если таковая имела место. Это позволяет проводить всесторонний анализ и оптимизацию алгоритмов обнаружения атак, направленных на блокчейн-системы, и служит основой для сравнительного тестирования различных подходов к обеспечению безопасности.

Для оценки эффективности разработанной системы обнаружения кибератак в блокчейн-среде используются ключевые метрики: точность (accuracy), прецизионность (precision) и полнота (recall). Данные показатели позволяют получить детальное представление о способностях модели к обнаружению атак. В ходе тестирования, разработанный фреймворк на основе ViT (Vision Transformer) достиг общей точности классификации в 99.5%, что превышает показатели, продемонстрированные другими базовыми моделями в аналогичных условиях. Высокая точность указывает на способность системы корректно классифицировать как нормальные транзакции, так и атаки, минимизируя количество ложных срабатываний и пропущенных угроз.

При сравнительном анализе точности обнаружения атак, предложенная ViT-модель демонстрирует значительное превосходство над базовой CNN-моделью, использующей исходную предобработку данных — улучшение составило 5.7% (93.8% против 99.5%). Кроме того, наблюдается, что предложенная ViT-модель превосходит ViT-модель, использующую исходную предобработку, с более высокой точностью на 4.34% (95.16% против 99.5%). Использование предложенной предобработки в сочетании с CNN позволило достичь точности 98.8%, а с MobileNetv2 — 99.0%.

Результаты классификации, полученные с использованием ViT-моделей с различными методами предварительной обработки, демонстрируют влияние этих методов на точность распознавания.

Взгляд в Будущее: За Пределами Обнаружения

Применение машинного обучения к обеспечению безопасности блокчейна выходит далеко за рамки простого обнаружения атак. Помимо выявления злонамеренных действий, алгоритмы машинного обучения способны значительно улучшить предотвращение мошеннических операций и выявление аномалий в транзакциях. Анализируя большие объемы данных блокчейна, системы на основе машинного обучения могут выявлять необычные паттерны и отклонения от нормы, которые могут указывать на попытки мошенничества или другие нежелательные действия. Это позволяет не только реагировать на уже совершенные атаки, но и предвидеть и предотвращать потенциальные угрозы, повышая общую надежность и безопасность децентрализованных систем. Такой проактивный подход к обеспечению безопасности является ключевым для широкого внедрения технологии блокчейн в различных отраслях.

Для эффективной защиты от уязвимостей смарт-контрактов, таких как некорректная видимость функций, требуется комплексный подход. Исследования показали, что сочетание статического анализа кода, аудита смарт-контрактов и динамического мониторинга безопасности значительно повышает эффективность обнаружения атак. В частности, применение предложенной методики позволило добиться улучшения точности обнаружения атак, связанных с некорректной видимостью функций (FDV), на 30%, атак, связанных с делегированием вызовов (DeC), на 11%, и атак повторного входа (Re) на 14% по сравнению с базовой предобработкой данных. Такой многоуровневый подход обеспечивает более надежную защиту от различных типов угроз, направленных на смарт-контракты, и способствует повышению безопасности децентрализованных приложений.

Дальнейшие исследования в области объяснимого искусственного интеллекта (XAI) представляются критически важными для повышения доверия и прозрачности систем безопасности блокчейна, основанных на машинном обучении. Недостаточная прозрачность алгоритмов машинного обучения может вызывать опасения относительно их надежности и предвзятости при выявлении уязвимостей и атак. Разработка методов XAI позволит не только понимать, почему система приняла то или иное решение о безопасности смарт-контракта, но и предоставлять четкие объяснения для аудиторов и разработчиков. Это, в свою очередь, способствует более эффективному устранению уязвимостей и повышению общей надежности блокчейн-инфраструктуры, а также позволяет более эффективно адаптировать системы обнаружения угроз к новым видам атак и меняющимся условиям.

Исследование, посвященное обнаружению кибератак в блокчейн-смарт-контрактах, неизбежно сталкивается с суровой реальностью: даже самые элегантные модели, вроде предложенного Vision Transformer, рано или поздно столкнутся с новыми, неожиданными векторами атак. Как справедливо заметил Брайан Керниган: «Отладка — это как бы игра в охоту за ошибками». Это особенно верно в контексте блокчейна, где злоумышленники постоянно ищут лазейки в коде. Авторы предлагают использовать обработку естественного языка для анализа транзакций, что, безусловно, разумный подход, но стоит помнить: продакшен всегда найдёт способ сломать даже самую совершенную теорию. Ведь в конечном итоге, безопасность — это не достижение абсолютной защиты, а постоянная гонка вооружений.

Что Дальше?

Предложенный подход, использующий Vision Transformer для анализа байт-кода смарт-контрактов, безусловно, интересен. Однако, за элегантностью архитектуры неизбежно скрываются будущие головные боли. Нынешняя точность — это всего лишь отсрочка неизбежного: злоумышленники всегда найдут способ обойти даже самые сложные модели, адаптируя свои атаки к специфике конкретной реализации. Тесты, как известно, — это форма надежды, а не гарантия безопасности.

Следующим шагом видится не столько улучшение архитектуры ViT, сколько разработка методов, позволяющих модели адаптироваться к новым, ранее невиданным векторам атак. Иначе говоря, необходимо научить систему не просто обнаруживать известные паттерны, а предсказывать, как будет меняться ландшафт угроз. А это уже задача, требующая не только глубокого обучения, но и понимания психологии злоумышленников — а это, как показывает практика, гораздо сложнее.

В конечном итоге, все эти изысканные модели — лишь временная мера. Реальная безопасность блокчейна — в простоте и прозрачности кода. И когда очередной «революционный» фреймворк начнет трещать по швам, все вернутся к ручному аудиту и минималистичным решениям. Автоматизация, конечно, поможет, но скрипт, удаляющий прод, — это не просто анекдот, а вполне вероятный сценарий.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.11272.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-15 12:01