Vulnerable Functions Base
Dataset regroupant des exemples réels de fonctions Solidity vulnérables, issues de 5 cabinets d’audit spécialisés, avec recommandations associées.
Fonctions Solidity annotées avec description, impact, recommandation ; format texte JSON/CSV
MIT
Description
Vulnerable Functions Base est un corpus structuré de fonctions écrites en Solidity, collectées à partir de rapports d’audit réalisés par des experts en cybersécurité blockchain (Codehawks, ConsenSys, Cyfrin, Sherlock, Trust Security). Chaque fonction est accompagnée d’une explication de la vulnérabilité, de son niveau de sévérité, d’un impact possible et d’une recommandation.
À quoi sert ce dataset ?
- Entraîner des modèles NLP ou LLMs à détecter automatiquement des failles dans les smart contracts
- Servir de base pour générer des outils d’analyse statique ou des systèmes d’aide à l’audit
- Utilisation dans des benchmarks pour comparer différents détecteurs ou modèles de sécurité
Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?
Oui, on peut ajouter plus d’exemples, intégrer des extraits avec correctifs, relier aux CVE publics ou enrichir le dataset avec des exemples de tests unitaires simulant des attaques. L'ajout de métadonnées (contrat complet, version de compilateur) pourrait aussi améliorer la valeur d'entraînement.
🔎 En résumé
🧠 Recommandé pour
- Chercheurs en sécurité blockchain
- Développeurs Web3
- Outils d’analyse Solidity
🔧 Outils compatibles
- Hugging Face
- LangChain
- Tree-sitter
- Slither
- GPT fine-tuning
💡 Astuce
Pour de meilleurs résultats en détection automatique, filtrez les exemples par gravité ou catégorie de vulnérabilité (ex. reentrancy, overflow).
Questions fréquemment posées
Ce dataset contient-il uniquement du code Solidity ?
Principalement oui, mais certains extraits peuvent contenir d'autres langages comme du JavaScript – il est conseillé de filtrer.
D’où viennent les exemples de vulnérabilités ?
Ils proviennent de rapports d’audit réalisés par 5 cabinets spécialisés et agrégés par la plateforme Solodit.
Peut-on utiliser ce dataset pour générer des alertes automatiques sur de nouveaux contrats ?
Oui, il peut servir de base pour entraîner des modèles ou outils qui analysent des contrats en temps réel à la recherche de failles.
