已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Honeypot Detection and Classification Using Xgboost Algorithm for Hyper Tuning System Performance

蜜罐 词汇分析 计算机科学 字节码 分类器(UML) 机器学习 人工智能 数据库事务 通信源 计算机安全 程序设计语言 电信 Java
作者
Vinayak Musale,Pranav Mandke,Debajyoti Mukhopadhyay,Swapnoneel Roy,Aniket Singh
出处
期刊:IFIP advances in information and communication technology 卷期号:: 104-113
标识
DOI:10.1007/978-3-031-45878-1_8
摘要

The purpose of this research paper is to detect and classify the hidden honeypots in Ethereum smart contracts. The novelty of the work is in hypertuning of parameters, which is the unique addition along with classification. Nowadays, blockchain technologies are the grooming technologies. In the current trend, the attackers are implementing a new strategy that is much more proactive. The attackers attempt to dupe the victims by sending seemingly vulnerable contracts containing hidden traps. Such a seemingly vulnerable contract is called a honeypot. This work aims to detect such deployed honeypots. A tool named Honeybadger has been presented. It is a tool that uses symbolic execution to detect honeypots by analyzing contract bytecode. In this system, we consider different cases such as fund movement between the contractor and contract, the transaction between sender and participant, and several other contract features in terms of source code length and compilation information. In the methodology used, the features are then trained and classified using a machine learning algorithm (XGBoost and gradient boosting with hyper tuning) into Balance Disorder, Hidden State Update, Hidden Transfer, Inheritance Disorder, Skip Empty String Literal, Straw Man Contract, Type Deduction Overflow, and Uninitialized Struct. Through this algorithm, we developed a machine-learning model that detects and classifies the hidden honeypots in Ethereum smart contracts. Hypertuning of parameters is the unique addition along with classification that separates the rest of the studies done in this area.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
友好旭尧完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
小谢同学完成签到 ,获得积分10
4秒前
SYLH应助ASXC采纳,获得20
4秒前
江沫应助ASXC采纳,获得10
4秒前
赘婿应助ASXC采纳,获得10
4秒前
苏幕完成签到,获得积分10
5秒前
锦七完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
al完成签到 ,获得积分10
11秒前
阿梅梅梅完成签到,获得积分10
11秒前
tanglu完成签到,获得积分10
13秒前
小zz完成签到 ,获得积分10
13秒前
哭泣的丝完成签到 ,获得积分10
13秒前
15秒前
孙一一完成签到 ,获得积分10
15秒前
一直向前发布了新的文献求助10
19秒前
万能图书馆应助小何采纳,获得10
20秒前
安详向日葵完成签到 ,获得积分10
21秒前
22秒前
Eins完成签到 ,获得积分10
23秒前
24秒前
confident完成签到 ,获得积分10
26秒前
26秒前
28秒前
科研通AI2S应助momo采纳,获得10
29秒前
可爱邓邓完成签到 ,获得积分10
30秒前
zm_qian发布了新的文献求助10
30秒前
典雅雁梅完成签到 ,获得积分10
30秒前
Bressanone完成签到,获得积分10
32秒前
34秒前
小飞完成签到 ,获得积分10
34秒前
35秒前
补喵发布了新的文献求助10
35秒前
Tsin778完成签到 ,获得积分10
37秒前
Lionnn发布了新的文献求助10
39秒前
棠棠完成签到 ,获得积分10
41秒前
42秒前
44秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
Aktuelle Entwicklungen in der linguistischen Forschung 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989957
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532034
关于积分的说明 11256000
捐赠科研通 3270880
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805070
邀请新用户注册赠送积分活动 882252
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809216