ML-gebaseerde Analyse van Smart Contracts
Een praktijkgericht programma dat analytische methoden verbindt met de technische realiteit van gedistribueerde netwerken. Deelnemers werken met echte datasets en bouwen stap voor stap bruikbare vaardigheden op.
Wat dit programma inhoudt
Handmatige code-audits zijn tijdrovend en duur. Statische analysatoren zoals Slither vangen bekende patronen, maar missen logische fouten die pas in context zichtbaar worden.
Waar ML een rol speelt
Contractcode kan worden omgezet naar abstracte syntaxbomen of bytecode-sequenties. Modellen getraind op gedocumenteerde exploits leren welke structuren risicovol zijn.
Je werkt met de SmartBugs-dataset, een verzameling van geannoteerde kwetsbare contracten, en traint classifiers die reentrancy, integer overflow en access control-fouten herkennen.
Aanpak in dit programma
- AST-representaties als input voor tree-based modellen
- Bytecode-embeddings via CNN en transformer-architecturen
- Combineren van statische analyse met ML-scores
- False positive-reductie via ensemble-methoden
Het programma behandelt ook de grenzen van geautomatiseerde analyse. Niet elke kwetsbaarheid is detecteerbaar zonder domeinkennis van het protocol.
Vereiste voorkennis: Solidity-basiskennis, Python, begrip van compileroutput.Programmastructuur en leerfasen
Programma-overzicht
Module 1: Contractrepresentaties
- AST-extractie met solc en py-solc-x
- Bytecode decompileren met Panoramix
- Control flow graphs als graafstructuur
Module 2: Klassieke ML op contractfeatures
- Feature-extractie uit AST-nodes
- XGBoost voor kwetsbaarheidsclassificatie
Module 3: Deep learning op code
- CodeBERT fine-tunen op Solidity
- GNN op control flow graphs
Module 4: Integratie in auditworkflow
- Combineren van Slither-output met ML-scores
- Rapportgeneratie en prioritering van bevindingen
Eindopdracht
Deelnemers auditen een onbekend contract met het zelfgebouwde systeem en documenteren de methodologie en beperkingen in een technisch rapport.
Wat deelnemers na afloop meenemen
Ieder traject bij Belgimora sluit af met een bewijs van deelname dat de behandelde thema's en verworven vaardigheden specifiek benoemt. Het document is bedoeld als referentie, niet als garantie voor een bepaalde uitkomst.
De echte waarde zit in de combinatie van praktische oefeningen, peer-feedback en de directe toepasbaarheid van de aangeleerde technieken in reële analyseomgevingen.
- Persoonlijk bewijs van deelname met programmanaam
- Toegang tot alle oefenmaterialen na afloop
- Verwijzing naar relevante vervolgtrajecten
- Netwerk van internationale deelnemers
Certificaat