區塊鏈作爲一種嶄新的、顛覆性的技術，是國內外活躍的研究領域和畢業設計選題方向。本文列出最新的一組區塊鏈方面的論文，希望可以對選擇區塊鏈畢業設計的同學們有所幫助這是匯智網編輯整理的區塊鏈畢業設計論文系列中的第35篇。
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本文整理了最新的可用於區塊鏈畢業設計的參考論文，如果需要訪問區塊鏈畢業設計必讀論文系列的最新文章，可以持續關注我們的博客，或加入QQ羣：532241998。
1、公鏈惡意行爲賬號的檢測
在多種公鏈上，例如比特幣，以太坊等，已經標記出了不同類型的惡意活動。儘管某些惡意活動利用了區塊鏈基礎設施中的漏洞，但一些惡意活動卻通過社會工程技術瞄準了其用戶。爲了解決這些問題，我們旨在自動標記這種惡意利用的區塊鏈帳戶。
爲此，我們確定了一種魯棒的監督式機器學習（ML）算法，該算法可抵抗由可用數據集中某些惡意活動的過度表示所引起的任何偏見，並且能夠抵抗對抗性攻擊。我們發現到目前爲止報告的大多數惡意活動，例如在以太坊區塊鏈生態系統中，在統計上都相似。進一步，先前用於識別惡意帳戶的機器學習算法顯示出對特定惡意活動的偏見，而該惡意活動被過度代表。在續篇中，我們確定了面對此類偏見誘導數據集的同時，神經網絡（NN）在抵禦某些對抗性攻擊時有最佳的表現。
論文PDF下載：Detecting Malicious Accounts showing Adversarial Behavior in Permissionless Blockchains
2、SoK：去中心化金融
去中心化金融（DeFi）是一種正在蓬勃發展、由區塊鏈驅動的點對點金融系統。一年前，在DeFi系統中鎖定的總價值約爲6億美元，而到2021年1月的價值約爲250億美元。DeFi生態系統的瘋狂發展使新用戶很難理解其基本特徵。
在本論文中，作者沿DeFi生態系統的主軸進行了描述。首先，我們提供DeFi原語的概述。其次，我們根據DeFi協議提供的操作類型對其進行分類。然後，我們繼續詳細考慮DeFi協議的技術和經濟安全性，特別注意在DeFi設置中特別出現的問題。最後，我們概述了生態系統中的研究挑戰。
論文PDF下載：SoK: Decentralized Finance (DeFi)
3、荷魯斯之眼：以太坊智能合約識別與分析
近年來，以太坊獲得了極大的普及，從2016年1月的平均每日交易1萬增加到2020年1月的平均50萬。同樣，智能合約也開始發揮更大的價值，使它們成爲攻擊者的誘人目標，並開始成爲攻擊的受害者，
損失了數百萬美元。爲了應對這些攻擊，學術界和工業界都提出了許多工具來掃描智能合約中的漏洞，然後再將其部署到區塊鏈上。但是，大多數這些工具僅專注於檢測漏洞而不是攻擊，更不用說量化或跟蹤被盜資產的數量了。
在本文中，我們介紹荷魯斯（Horus: 法老守護神），一個可基於邏輯和圖驅動的交易分析來自動檢測
和調查智能合約攻擊的框架。Horus提供了一種快速的方法來量化和追蹤以太坊區塊鏈中被盜資產的流量。我們對直到2020年5月部署在以太坊上的所有智能合約進行大規模分析，發現了1,888個受攻擊的智能合約和8,095個敵對交易。我們的調查表明，在過去幾年中，攻擊次數並不一定減少，但是對於某些漏洞而言，攻擊次數一直保持不變。最後，我們還通過對最近的Uniswap和Uniswap進行深入分析，證明了我們框架的
實用性。
論文PDF下載：The Eye of Horus: Spotting and Analyzing Attacks on Ethereum Smart Contracts
4、基於分佈式賬本技術的在線評級系統開發
在大多數網站中，在線評級系統向用戶提供產品和服務的評級。對數據完整性及其操作缺乏信任阻礙了用戶滿意度的提高。由於現有的在線評分系統利用中心化模式運作，所有評分數據都存儲在中央服務器上。因此，系統管理員可以刪除、修改和操縱所有評分數據，以更改評分，從而有利於服務或產品提供商。
本文提出了一種使用分佈式帳本技術的在線評分系統，以解決現有系統的所有缺點。分佈式賬本技術是完全分佈式的，任何機構都沒有對其進行集中化。分佈式帳本技術具有不同的變體，區塊鏈技術因其對智能合約的支持而被用於提議的評級系統中。
本文提出的在線評分系統基於以太坊平臺開發。在此係統中，除非評估者向系統提交請求並被授權參加在線產品評估過程，否則他們無法進行評估。以太坊平臺的重要功能是其對智能合約的支持，可以使用Solidity語言編寫評級合約。同樣，使用權限證明共識機制，所有評估交易均由評估師批准。
由於在真實的以太坊系統中，每次評估交易均由評估者發送到網絡，因此必須爲每次評估交易支付一定的費用。然而，由於此方法昂貴，因此可以在評估系統中使用TestNet區塊鏈。最後，我們使用提出的評級系統對網站的餐館進行評級，並測試了其功能。
論文PDF下載：Online rating system development using blockchain-based distributed ledger technology
5、Eth2Vec：以太坊智能合約漏洞檢測的合約級表示代碼學習
以太坊智能合約是在以太坊區塊鏈上運行的程序，在過去十年中已經發現了許多智能合約漏洞，也已經創建了許多安全分析工具來檢測此類漏洞，但是當要分析的代碼被重寫時，這些檢測器的性能將急劇下降。
在本文中，我們提出了Eth2Vec，這是一種用於漏洞檢測的基於機器學習的靜態分析工具，具有針對智能合約中的代碼重寫的魯棒性。現有的用於漏洞檢測的基於機器學習的靜態分析工具需要由分析人員手動創建的功能作爲輸入。相比之下，Eth2Vec通過神經網絡通過語言處理自動學習具有隱性知識的易受攻擊的以太坊虛擬機（EVM）字節碼的功能。因此，通過比較目標EVM字節碼與其已學習的EVM字節碼之間的代碼相似性，Eth2Vec可以檢測智能合約中的漏洞。
我們對現有的開放數據庫（例如Etherscan）進行了實驗，結果表明Eth2Vec在衆所周知的指標（例如精度，召回率和F1得分）方面優於現有工作。此外，Eth2Vec甚至可以在重寫代碼中檢測到漏洞。
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