Nuovo Framework per il Riconoscimento degli Attacchi sulla Blockchain

La tecnologia Blockchain sta cambiando il modo in cui conserviamo e condividiamo dati. Inizialmente creata per Bitcoin, ora ha tanti usi pratici in vari settori. Questo sistema permette alle transazioni di avvenire senza la necessità di banche o altri intermediari, rendendolo decentralizzato e più sicuro. Una volta che le informazioni sono registrate in una blockchain, è molto difficile cambiarle, il che aiuta a mantenere l'integrità dei dati. Le applicazioni di questa tecnologia stanno emergendo in settori come la sanità, le catene di approvvigionamento, le città intelligenti e l’Internet delle Cose (IoT).

I Contratti Intelligenti sono un altro aspetto importante della blockchain. Sono programmi auto-esecutivi che stabiliscono regole per le transazioni e automatizzano le interazioni tra gli utenti. Tuttavia, i contratti intelligenti possono avere vulnerabilità che gli attaccanti sfruttano per rubare fondi o interrompere servizi.

#La Necessità di Rilevare Attacchi

Con la crescita dei sistemi blockchain, aumenta il rischio di attacchi. I criminali informatici sfruttano le debolezze di questi sistemi, portando a perdite finanziarie e fiducia danneggiata. Perciò, c'è un'urgenza per modi efficaci di rilevare questi attacchi. I metodi esistenti spesso non sono sufficienti per tre motivi principali:

1. Mancanza di Dataset Completi: La maggior parte dei dataset usati per addestrare i sistemi di rilevamento proviene da reti blockchain reali, che potrebbero non coprire efficacemente tutti i tipi di attacchi.

2. Complessità dell'Analisi del Codice dei Contratti Intelligenti: Comprendere il codice a basso livello può essere difficile e richiedere tempo. Molti codici sorgente dei contratti intelligenti non sono disponibili pubblicamente, rendendo l'analisi poco affidabile.

3. Modelli di Rilevamento Centralizzati: Molti metodi attuali di rilevamento richiedono di raccogliere tutti i dati in un unico posto per l'analisi. Questo approccio va contro la natura decentralizzata della blockchain e può compromettere la privacy.

#Un Nuovo Framework per Rilevare Attacchi

Per affrontare queste sfide, abbiamo sviluppato un nuovo framework di apprendimento collaborativo che usa il machine learning per identificare attacchi nei sistemi blockchain. Questo approccio si concentra sull'analisi delle caratteristiche delle transazioni per rilevare attività insolite.

#Costruire un Dataset

Prima di tutto, abbiamo creato un dataset che cattura una varietà di transazioni normali e scenari di attacco conosciuti all'interno di un ambiente controllato. Simulando attacchi in una rete blockchain privata, abbiamo compilato un dataset variegato chiamato "Dataset degli Attacchi alle Transazioni Blockchain" (ABTD). Questo dataset include campioni di transazioni sia normali sia malevole.

Abbiamo generato numerose transazioni utilizzando diversi account per rendere il dataset il più realistico possibile. Questi dati variegati includono interazioni con contratti intelligenti, come il deploy di contratti e transazioni di portafoglio, assicurando che coprano una vasta gamma di scenari.

#Pre-elaborazione dei Dati di Transazione

Il passo successivo nel nostro framework è la pre-elaborazione dei dati di transazione. Abbiamo progettato uno strumento chiamato Blockchain Code Extraction and Conversion Tool (BCEC), che raccoglie dati di transazione, estrae caratteristiche chiave e li converte in immagini per un'analisi più semplice.

1. Cattura dei Dati di Transazione: Iniziamo catturando gli hash delle transazioni, che rappresentano indirizzi unici delle transazioni in arrivo. Poi, riconvertiamo questi hash nei dettagli completi delle transazioni.

2. Estrazione di Caratteristiche Chiave: Le due caratteristiche più importanti estratte sono il bytecode, che contiene le istruzioni del contratto intelligente, e il valore, che indica l'ammontare della valuta coinvolta nella transazione.

3. Conversione in Immagini: Dopo aver estratto queste caratteristiche, trasformiamo il bytecode e il valore in immagini in scala di grigi. Questa rappresentazione visiva permette ai modelli di machine learning di analizzare i dati in modo più efficace.

#Machine Learning per la Rilevazione degli Attacchi

Utilizzando le immagini generate dai dati di transazione, abbiamo implementato un modello di deep learning basato su reti neurali convoluzionali (CNN). Le CNN sono particolarmente efficaci nell'identificare schemi nelle immagini e si adattano bene al nostro compito.

1. Formazione Locale: Ogni nodo nella nostra blockchain esegue una formazione locale con i propri dati di transazione. Questo approccio consente ai nodi di apprendere dai propri dataset unici.

2. Condivisione della Conoscenza: Dopo la formazione, i nodi condividono i loro modelli appresi tra di loro anziché condividere i dati grezzi stessi. In questo modo, ogni nodo può beneficiare dell'esperienza degli altri senza compromettere la privacy.

3. Creazione di un Modello Globale: I modelli addestrati da diversi nodi vengono combinati in un modello globale, che viene continuamente aggiornato per migliorare l'accuratezza nel rilevamento degli attacchi.

#Capacità di Rilevazione in Tempo Reale

Uno dei vantaggi principali del nostro framework è la sua capacità di rilevare attacchi in tempo reale. Man mano che le transazioni vengono elaborate, il sistema può analizzare istantaneamente i dati in arrivo per identificare potenziali minacce. Mantenendo un'alta velocità di elaborazione, il nostro sistema è in grado di gestire oltre 2.000 transazioni al secondo.

#Simulazioni e Test nel Mondo Reale

Per convalidare il nostro approccio, abbiamo condotto simulazioni estensive e esperimenti in tempo reale. Abbiamo impostato una rete Ethereum privata per simulare scenari di attacco, raccogliendo dati preziosi per il nostro framework.

1. Risultati della Simulazione: Le simulazioni hanno mostrato che il nostro framework ha raggiunto circa il 94% di accuratezza nel rilevare vari tipi di attacchi, superando di gran lunga i modelli centralizzati tradizionali.

2. Test nel Mondo Reale: In scenari pratici, il sistema ha mantenuto tassi di accuratezza di circa il 91%. Anche quando i tipi di attacchi variavano, il framework ha dimostrato la sua resilienza e adattabilità.

3. Monitoraggio e Feedback: Il sistema consente un monitoraggio costante, adattandosi mentre impara da nuovi schemi di attacco. Questa adattabilità è cruciale poiché gli attaccanti sviluppano nuovi metodi per sfruttare le vulnerabilità.

#Conclusione

L'aumento della tecnologia blockchain porta sia opportunità che sfide. Con le crescenti minacce ai sistemi blockchain, il nostro framework di apprendimento collaborativo offre una soluzione robusta per migliorare la sicurezza. Rilevando efficacemente attacchi in transazioni e contratti intelligenti, aiutiamo a salvaguardare l'integrità delle applicazioni blockchain.

Il lavoro futuro si concentrerà sullo sviluppo del nostro framework per rilevare attacchi su diversi tipi di reti. L'obiettivo è creare metodi di rilevamento ancora più flessibili che possano adattarsi al panorama in evoluzione della cybersicurezza.

In sintesi, la nostra ricerca rappresenta un passo significativo avanti nella sicurezza dei sistemi blockchain, assicurando che possano continuare a fornire servizi sicuri e affidabili in un mondo sempre più digitale.