ContractLens 提出利用 LLM 内部潜在安全知识检测恶意智能合约

内容摘要

研究团队提出 ContractLens 框架，通过层级线性探针定位预训练 LLM 中区分恶意与良性合约的关键层，再结合激活对比、恶意逻辑特异性和探针权重选出判别性单元 MCDUs，拼接激活后训练轻量分类器完成检测，全程冻结预训练模型。作者称在三个预训练模型上的平均检测准确率均高于被比较方法，掩蔽 MCDUs 比随机掩蔽更明显降低性能，少量标注样本训练的分类器仍保持较强检测能力。材料为预印本摘要，尚未经同行评审，未读取全文。