SCLineageSet|智能合约数据集|区块链数据集

SCLineageSet是由卢森堡大学等机构创建的智能合约谱系数据集，旨在解决区块链技术中智能合约版本追踪的难题。该数据集包含1055个智能合约，分布在347个谱系中，通过代理合约技术确保版本之间的准确链接。数据集的构建过程依赖于Etherscan平台，专注于使用代理技术更新的合约，以减少错误分类的可能性。SCLineageSet为软件工程研究提供了宝贵资源，支持智能合约演化的广泛研究，特别是在智能合约版本追踪和漏洞生命周期分析等领域。

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数据集介绍

构建方式

SCLineageSet数据集的构建基于智能合约的代理模式，通过自动化基础设施SCLineage系统性地收集和分类智能合约的版本链。具体而言，SCLineage利用代理合约来追踪智能合约的更新，确保版本链的准确性。数据集通过Etherscan和Google BigQuery等平台获取智能合约的详细信息，并依据一系列严格的分类规则将合约归类到各自的版本链中。这些规则包括代理合约的唯一性、合约版本的线性顺序以及合约创建者的一致性，以确保数据集的可靠性和高置信度。

特点

SCLineageSet数据集的特点在于其广泛性和开放性。该数据集涵盖了1055个智能合约，分布在347个版本链中，为智能合约的演化研究提供了丰富的数据基础。数据集的开源特性使其能够被广泛用于复现研究和协作分析，进一步推动了智能合约分析领域的发展。此外，由于采用了保守的构建方法，SCLineageSet可作为验证未来版本链构建方法的基准数据集，确保了其在研究中的可靠性和权威性。

使用方法

SCLineageSet数据集的使用方法多样，主要应用于智能合约演化的实证研究。研究人员可以利用该数据集进行智能合约版本链的构建与验证，评估基于相似性的版本链构建方法的可靠性。此外，数据集还可用于分析智能合约中的漏洞生命周期，通过应用漏洞检测工具追踪不同版本中漏洞的出现与消失。SCLineageSet的开源特性使得研究人员能够轻松访问和扩展数据集，支持更广泛的智能合约分析研究。

背景与挑战

背景概述

SCLineageSet是由卢森堡大学、乔治亚理工学院和塞内加尔谢赫·安塔·迪奥普大学的研究团队于近年开发的一个开源数据集，旨在解决智能合约演化追踪中的核心问题。智能合约作为区块链技术的重要组成部分，广泛应用于金融、医疗和房地产等领域，但其不可变性使得合约更新后无法直接追踪版本间的关联。SCLineageSet通过引入SCLineage基础设施，利用代理合约（Proxy Contracts）准确识别和收集智能合约的谱系（Lineage），为智能合约的演化分析提供了可靠的数据支持。该数据集包含1,055个智能合约，分布在347个谱系中，为软件工程研究提供了丰富的实证数据。SCLineageSet的开放性和可扩展性使其成为智能合约分析领域的重要资源，推动了相关研究的深入发展。

当前挑战

SCLineageSet在构建和应用过程中面临多重挑战。首先，智能合约的不可变性使得版本间的关联难以追踪，传统的相似性度量方法（如基于LSH的算法）在构建谱系时存在精度和召回率低的问题，尤其是在处理非开源合约时表现尤为明显。其次，尽管代理合约为追踪合约更新提供了有效途径，但并非所有智能合约都采用代理模式进行更新，这导致数据集覆盖范围受限。此外，构建过程中需确保谱系的准确性和一致性，研究者采用了保守的设计策略，如假设同一谱系中的合约必须由同一创建者部署，这虽然提高了数据的可靠性，但也可能排除部分真实的谱系关系。最后，SCLineageSet的持续更新和维护需要依赖外部数据源（如Etherscan和BigQuery），这对数据集的时效性和完整性提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

SCLineageSet数据集在智能合约演化分析中具有经典应用场景。通过追踪智能合约的版本更新，研究者可以深入分析合约代码的演变过程，识别代码重复、漏洞修复以及功能扩展等关键变化。该数据集特别适用于研究智能合约的版本控制、代码相似性分析以及合约升级策略的优化。例如，研究者可以利用SCLineageSet评估基于局部敏感哈希（LSH）的合约版本相似性计算方法，验证其在不同场景下的可靠性。

实际应用

SCLineageSet在实际应用中具有广泛的价值。在智能合约开发与维护过程中，开发者可以利用该数据集追踪合约的版本更新，识别潜在的代码漏洞，并优化合约的升级策略。此外，安全研究人员可以通过分析SCLineageSet中的合约版本链，研究漏洞的引入与修复过程，开发更高效的漏洞检测与修复工具。该数据集还为智能合约的自动化测试与验证提供了丰富的数据支持，有助于提升智能合约的可靠性与安全性。

衍生相关工作

SCLineageSet的发布推动了智能合约分析领域的多项经典工作。基于该数据集，研究者开发了多种智能合约版本相似性计算方法，进一步优化了合约版本链的构建技术。此外，SCLineageSet还被用于智能合约漏洞生命周期的研究，揭示了漏洞在合约演化过程中的引入与修复模式。该数据集还为智能合约的自动化修复工具提供了数据支持，推动了智能合约安全性与可靠性的提升。这些衍生工作不仅扩展了SCLineageSet的应用范围，也为智能合约分析领域的研究提供了新的方向。