亲爱的研友该休息了!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!身体可是革命的本钱,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
mmyhn发布了新的文献求助10
2秒前
14秒前
Dave发布了新的文献求助10
21秒前
26秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
32秒前
56秒前
wbs13521完成签到,获得积分0
1分钟前
1分钟前
儒雅致远发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
Hello应助儒雅致远采纳,获得10
1分钟前
正在获取昵称中...完成签到,获得积分10
1分钟前
2分钟前
爆米花应助xiongdi521采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
xiongdi521发布了新的文献求助10
2分钟前
xiongdi521完成签到,获得积分10
2分钟前
mmyhn发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
3分钟前
Liiiiiiiiii发布了新的文献求助10
3分钟前
三水完成签到 ,获得积分20
3分钟前
小净完成签到 ,获得积分20
3分钟前
cccttt完成签到,获得积分10
3分钟前
mmyhn发布了新的文献求助10
4分钟前
Echo完成签到,获得积分10
4分钟前
无花果应助zzx采纳,获得10
4分钟前
可爱的香菇完成签到 ,获得积分10
4分钟前
4分钟前
dovejingling完成签到,获得积分10
4分钟前
lulu发布了新的文献求助20
4分钟前
Jasper应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
顾矜应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
4分钟前
李沐唅完成签到 ,获得积分10
4分钟前
核桃发布了新的文献求助30
4分钟前
4分钟前
阿凯完成签到 ,获得积分10
4分钟前
zzx发布了新的文献求助10
4分钟前
zzx完成签到,获得积分10
4分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
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
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 3990045
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532108
关于积分的说明 11256354
捐赠科研通 3270943
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805146
邀请新用户注册赠送积分活动 882270
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809228