Информация

Тема диплома: Разработка программной системы для выявления уязвимостей в смарт-контрактах

Автор: Гандзюк Данил Александрович

Группа: Б9121-09.03.04

Научный руководитель: Старший преподаватель ДПИиИИ Крестникова Ольга Александровна

Основной репозиторий

Требования

• NodeJS v22.14.0
• Python v3.13.1
• pip v25.1.1

Пошаговая инструкция

1. Клонирование репозитория

Установите Git LFS:

# Windows (с Git for Windows)
git lfs install

# macOS
brew install git-lfs
git lfs install

Клонируйте репозиторий любым удобным для Вас способом.

git clone https://github.com/elstrak/ajax.git

cd ajax
git lfs pull  # Нужно для загрузки файла модели ML

---

2. Установка MongoDB

1. Windows:

   1. Скачайте MongoDB Community Server с mongodb.com
   2. Установите, следуя инструкциям
   3. Запустите MongoDB:

   net start MongoDB

2. macOS:

   brew install mongodb-community
   brew services start mongodb-community

---

3. Настройка сервера

1. Откройте терминал в папке server:

   cd server

2. Установите зависимости:

   npm install

3. Создайте файл .env в папке server со следующим содержимым:

   PORT=5000
   MONGODB_URI=mongodb://localhost:27017/smartcontract-analyzer
   JWT_SECRET=some_secret_key
   NODE_ENV=development
   ML_SERVICE_URL=http://localhost:8000
   

---

4. Настройка ML-сервиса

1. Откройте терминал в папке ml_service:

   cd ml_service

2. Установите зависимости:

   pip install -r requirements.txt

Примечание: Если у вас нет CUDA или возникают проблемы с PyTorch, используйте CPU версию:

 pip install torch==2.7.0 torchvision==0.22.0 torchaudio==2.7.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

---

5. Настройка клиента

1. Откройте терминал в папке client:

   cd client

2. Установите зависимости:

   npm install

Запуск

Запускайте все три сервиса в разных терминалах одновременно!

1. Терминал 1: ML сервис

cd ml_service/src/api

python -m uvicorn fastapi_service:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

---

2. Терминал 2: Сервер

cd server

npm run dev

---

3. Терминал 3: Клиент

cd client

npm run dev

---

Приложение будет доступно по адресу:
http://localhost:3000/

---