2020年8月12日，在网络空间安全国际学术成果分享会 （下） 上 ，来自电子科技大学的陈厅副教授，分享了他们发表在CCS 2019上的研究成果《 TokenScope： Automatically Detecting Inconsistent Behaviors of Cryptocurrency Tokens in Ethereum 》。
演讲主题：TokenSope: 自动检测以太坊代币不一致行为（本文发表在CCS’19上）
内容摘要：
我将在本次报告介绍我们在CCS 2019发表的一份工作，自动检测代币不一致行为。代币行为是否代币标准一致是一个未经充分研究的问题，不一致的行为会迷惑用户和导致财产损失。我们提出了一个新的方法自动化的检测不一致行为，此方法比较从核心数据结构的修改推导出的代币行为、从标准接口感知的代币行为和从标准事件探知的代币行为。我们实现了一个新的工具，名为TokenScope，并将其用于检测所有以太坊交易。我们检测到了3,259,001条交易，触发了7,472个代币合约的不一致行为。TokenScope的准确性为99.9%。此外，我们发现了不一致背后的11个主要原因，包括：缺陷代币、标准方法缺失、缺少标准事件等。我们发现了50个此前未被报道的缺陷代币。
嘉宾简介：
陈厅 电子科技大学
陈厅于2013年获得电子科技大学博士学位，目前是电子科技大学计算机科学与工程学院副教授。他的研究领域包括区块链安全和软件安全，在知名的会议和期刊发表多篇学术论文，包括：CCS 2019、ESEM 2019、ICDCS 2019、ICSE 2018、INFOCOM 2018、USENIX SECURITY 2017、SANER 2017。他在区块链领域的研究获得了INFOCOM 2018最佳论文奖、2018中国区块链最佳论文奖、ISPEC 2017最佳论文奖和ESEM 2019最佳论文提名
