11:24
官方一手arXiv: DeepSeek@Yin Wu, Yixuan Liu, Yi Li, Chenyang Peng, Hao Wu, Ming Fan, Ting Liu, Haijun Wang
推荐理由：想防智能合约陷阱？这篇论文把隐蔽代币合约的六类套路全解剖了，用三种大模型验证，精确率81.8%，比现有工具强一截。
TrapHunter
共 1 条相关 AI 资讯
7月22日
11:24
论文系统化分析了ERC-20代币合约中隐蔽陷阱的分类，提出基于代币功能生命周期的分类法。TrapHunter框架结合抽象行为树（ABT）与增强路径图（APG）统一语义表示，利用LLM推理行为意图偏差，并通过分叉动态验证确认可攻击性。在269份真实合约上使用DeepSeek、GPT和Gemini三种LLM进行测试，平均精确率81.8%，召回率85.4%，显著优于现有工具。