论文2024/477

区块链安全的大型语言模型：系统文献综述

摘要

大型语言模型（LLM）已成为网络安全中跨多个领域的强大工具。尤其是，最近的研究越来越多地探索应用于区块链安全（BS）背景下的LLM。然而，对于LLM对区块链安全的全部应用范围、影响和潜在约束，在全面理解方面仍然存在差距。为了填补这一空白，我们进行了一项文献综述，重点是将LLM应用于区块链安全（LLM4BS）的研究。我们的研究旨在全面分析和理解现有研究，并阐明LLM如何有助于增强区块链系统的安全性。通过对现有文献的彻底研究，我们深入研究了LLM在区块链安全各个方面的集成。我们探索了LLM支持区块链安全的机制，包括它们在智能合约审计、交易异常检测、漏洞修复、智能合约程序分析以及作为加密货币社区参与者中的应用。此外，考虑到可扩展性、隐私问题和道德问题等因素，我们评估了利用LLM增强区块链安全的挑战和局限性。我们的全面审查揭示了LLM4BS任务的机会和潜在风险，为研究人员、从业者和决策者提供了宝贵的见解。

注：用一些表格和图表更新内容。