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Detección de vulnerabilidades en contratos inteligentes de Ethereum y soluciones impulsadas por aprendizaje automático: una revisión sistemática de la literatura

Autores: Kiani, Rasoul; Sheng, Victor S.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Detección de vulnerabilidades en contratos inteligentes de Ethereum y soluciones impulsadas por aprendizaje automático: una revisión sistemática de la literatura


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Contratos inteligentes
Cadena de bloques
Métodos de aprendizaje automático
Detección de vulnerabilidades
Revisión sistemática de la literatura
Problema de desequilibrio de clases

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 46

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En los últimos años, las tendencias emergentes como los contratos inteligentes (SCs) y la cadena de bloques han prometido reforzar la seguridad de los datos. Sin embargo, los SCs desplegados en Ethereum son vulnerables a ataques maliciosos. La adopción de métodos de aprendizaje automático está demostrando ser una alternativa satisfactoria a las técnicas convencionales de detección de vulnerabilidades. Sin embargo, la mayoría de las técnicas actuales de aprendizaje automático dependen de un conocimiento experto suficiente y se centran únicamente en abordar vulnerabilidades conocidas.

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