Implementierung eines vollständigen Sicherheitsüberwachungssystems für ein ausgewähltes DeFi-Protokoll mit mindestens drei unterschiedlichen ML-Modellen zur Risikoerkennung.
Die Sicherheit dezentraler Finanzprotokolle erfordert kontinuierliche Überwachung und proaktive Risikoerkennung. Dieses Programm konzentriert sich auf den Einsatz fortgeschrittener Machine-Learning-Techniken zur Identifizierung von Sicherheitsrisiken, Exploit-Mustern und ungewöhnlichen Verhaltensweisen in Smart Contracts.
Der Lehrplan verbindet Sicherheitsanalyse mit praktischer ML-Implementierung. Sie lernen, wie Gradient-Boosting-Modelle zur Erkennung von Front-Running eingesetzt werden, wie Graphneuronale Netze komplexe Transaktionsnetzwerke analysieren und wie Ensemble-Methoden verschiedene Risikoklassen klassifizieren. Die Arbeit erfolgt mit authentischen Datensätzen vergangener Sicherheitsvorfälle und aktuellen Protokolldaten.
Ein zentraler Aspekt ist die Entwicklung von Frühwarnsystemen, die potenzielle Exploits erkennen, bevor signifikanter Schaden entsteht. Sie implementieren Modelle zur Bewertung von Smart-Contract-Code-Qualität, zur Analyse von Governance-Angriffen und zur Überwachung von Oracle-Manipulationen. Die behandelten Techniken sind direkt auf reale Sicherheitsherausforderungen anwendbar.
