← أحدث الأبحاث
🤖 machine learning

Smart Learning to Find Dumb Contracts (Extended Version)

تقدم هذه الورقة DLVA، وهو نظام قائم على التعلم العميق يقوم بتحليل كود بايت (bytecode) لعقود إيثيريوم الذكية بسرعة ودقة من خلال رسم الكود إلى نواقل واستخدام الشبكات العصبية للتفوق على الأدوات الحالية مثل Slither في كل من السرعة والدقة.

المؤلفون الأصليون: Tamer Abdelaziz, Aquinas Hobor

نُشر 2026-03-19
📖 4 دقيقة قراءة☕ قراءة في استراحة قهوة

المؤلفون الأصليون: Tamer Abdelaziz, Aquinas Hobor

البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل

تخيل أن لديك مكتبة ضخمة من العقود الرقمية (العقود الذكية) التي تعمل على تقنية البلوكشين. هذه العقود تحتوي على ملايين الدولارات، ومع ذلك، فإن العديد منها يحتوي على "ثغرات" أو فخاخ مخفية يمكن للمخترقين استغلالها لسرقة الأموال.

المشكلة هي أن معظم هذه العقود مكتوبة بلغة سرية تسمى الـ Bytecode (الرمز البايتي). الأمر يشبه النظر إلى كتاب حيث تم خلط جميع كلماته وتحويلها إلى أرقام. معظم أدوات الحماية لا يمكنها إلا قراءة النسخة الأصلية القابلة للقراءة (Source Code أو الكود المصدري)، ولكن بالنسبة لحوالي ثلثي هذه العقود، يكون النص الأصلي مفقوداً أو مخفياً. نحن نملك فقط الأرقام المختلطة.

هنا يأتي دور DLVA (محلل الثغرات بالتعلم العميق). فكر في DLVA كأنه محقق ذكي للغاية وسريع للغاية يمكنه قراءة الأرقام المختلطة واكتشاف الفخاخ دون الحاجة إلى الكتاب الأصلي.

إليك كيف يعمل، مقسماً إلى أجزاء بسيطة:

1. المعلم والطالب (جزء "التعلم الذكي")

عادةً، لتعليم الكمبيوتر كيفية إيجاد الثغرات، تحتاج إلى خبير بشري ينظر إلى آلاف العقود ويقول: "هذا العقد آمن، وذاك خطير". لكن الخبراء البشر بطيئون، ولا يمكنهم إلا قراءة الكتب القابلة للقراءة (الكود المصدري).

استخدم المؤلفون أداة شهيرة تسمى Slither لتكون هي "المعلم". Slither أداة رائعة في قراءة الكتب القابلة للقراءة وإيجاد الثغرات، لكنها لا تستطيع قراءة الأرقام المختلطة (Bytecode).

  • الحيلة: لقد عرضوا على Slither الكتب القابلة للقراءة، وتركوا Slither يعلم طالباً جديداً (AI - ذكاء اصطناعي) وهو DLVA.
  • السحر: على الرغم من أن الطالب لم يرَ سوى الأرقماء المختلطة (Bytecode)، إلا أنه تعلم التعرف على أنماط الخطر التي رآها المعلم في الكتب القابلة للقراءة.
  • النتيجة: أصبح الطالب (DLVA) بارعاً جداً لدرجة أنه استطاع إيجاد الثغرات في الكتب المختلطة التي لم يستطع المعلم (Slither) حتى رؤيتها لأن المعلم لم يكن يملك الكتاب ليقرأه!

2. عملية المحقق ذات الثلاث خطوات

لا يقوم DLVA بالتخمين فحسب؛ بل يستخدم استراتيجية من ثلاث خطوات لحل اللغز:

  • الخطوة 1: المترجم (SC2V)
    تخيل أخذ مسرح جريمة معقد وفوضوي (كود العقد) وتحويله إلى بصمة واحدة مثالية (متجه رياضي). يقوم DLVA بذلك عن طريق تحويل الكود المختلط إلى "بصمة" عالية الأبعاد تلتقط جوهر العقد.

    • التشبيه: الأمر يشبه تحويل رواية مكونة من 100 صفحة إلى رمز لوني فريد يخبرك بالضبط نوع القصة التي تتحدث عنها.
  • الخطوة 2: كاشف "التشابه" (Sibling Detector)
    بمجرد الحصول على البصمة، يسأل DLVA: "هل تشبه هذه البصمة تماماً بصمة مجرم معروف من ملفات التدريب الخاصة بنا؟"

    • إذا كانت الإجابة نعم، فإنه يضع علامة فورية على العقد. هذا هو الجزء "السهل". إنه مثل حارس النادي الذي يتعرف على شخص مثير للمشاكل معروف من خلال صورة.
    • هذه الخطوة دقيقة للغاية (بنسبة 97.4%) وتكشف أكثر من نصف العقود فوراً.
  • الخطوة 3: المفكر العميق (Core Classifier)
    إذا لم تتطابق البصمة تماماً مع أي مجرمين معروفين، فإن DLVA لا يستسلم. بل يستخدم دماغه القائم على التعلم العميق لتحليل البصمة ويقول: "هذا يبدو مريباً، حتى لو لم أكن قد رأيت هذا الشخص بعينه من قبل".

    • هذا هو الجزء "الصعب". إنه مثل محقق يستخدم الحدس والخبرة للإمساك بمجرم يرتدي تنكراً.

3. لماذا يعتبر DLVA تغييراً جذرياً في قواعد اللعبة؟

  • السرعة: أدوات الحماية التقليدية تشبه السلاحف. فهي تحاول محاكاة كل حركة ممكنة قد يقوم بها المخترق، مما يستغرق وقتاً طويلاً (أحياناً دقائق أو ساعات لكل عقد). أما DLVA فهو فهد. فهو يفحص العقد في 0.2 ثانية. هذا أسرع بـ 10 إلى 1,000 مرة!
  • الوص_ول: نظرًا لأنه يقرأ الأرقام المختلطة (Bytecode)، يمكنه فحص 100% من العقود على البلوكشين. الأدوات الأخرى يمكنها فقط فحص الـ 30% التي تملك كوداً مصدرياً قابلاً للقراءة.
  • الدقة: إنه يوازن بين الإمساك بالأشرار (الإيجابيات الحقيقية) دون إطلاق إنذارات كاذبة كثيراً (الإيجابيات الكاذبة). لقد وجد ثغرات فاتت الأدوات الأخرى، وفعل ذلك دون الحاجة إلى خبير بشري لكتابة قاعدة جديدة لكل نوع من أنواع الثغرات.

الصورة الكبيرة

فكر في البلوكشين كمدينة صاخبة وعظيمة.

  • الأدوات القديمة: تشبه حراس الأمن الذين يمكنهم فقط فحص الأشخاص الذين يحملون بطاقة هوية محددة (الكود المصدري). إذا لم تكن تملك البطاقة، يتجاهلونك. كما أنهم يتحركون ببطء شديد.
  • DLVA: هو حارس أمن يمكنه النظر إلى وجه أي شخص (Bytecode)، والتعرف على العلامات الدقيقة للمجرم، وإيقافه في طرفة عين.

تظهر الورقة البحثية أنه من خلال استخدام "التعلم الذكي" (التعلم العميق)، يمكننا بناء أدوات ليست فقط أسرع وأكثر دقة، بل قادرة أيضاً على حماية الأصول الرقمية لملايين الأشخاص، حتى عندما تكون "المخططات" الخاصة بالمباني مفقودة.

غارق في أبحاث مجالك؟

تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.

جرّب Digest →