論文の概要: Eth2Vec: Learning Contract-Wide Code Representations for Vulnerability
Detection on Ethereum Smart Contracts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.02377v2
- Date: Fri, 8 Jan 2021 09:57:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-10 20:53:15.261205
- Title: Eth2Vec: Learning Contract-Wide Code Representations for Vulnerability
Detection on Ethereum Smart Contracts
- Title（参考訳）: eth2vec:ethereumスマートコントラクトの脆弱性検出のためのコントラクトワイドコード表現の学習
- Authors: Nami Ashizawa, Naoto Yanai, Jason Paul Cruz, Shingo Okamura
- Abstract要約: 本稿では,脆弱性検出のための機械学習ベースの静的解析ツールであるEth2Vecを提案する。
Eth2Vecは、言語処理のためのニューラルネットワークを介して知識を持つ脆弱なバイトコードの特徴を自動的に学習します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Ethereum smart contracts are programs that run on the Ethereum blockchain,
and many smart contract vulnerabilities have been discovered in the past
decade. Many security analysis tools have been created to detect such
vulnerabilities, but their performance decreases drastically when codes to be
analyzed are being rewritten. In this paper, we propose Eth2Vec, a
machine-learning-based static analysis tool for vulnerability detection, with
robustness against code rewrites in smart contracts. Existing
machine-learning-based static analysis tools for vulnerability detection need
features, which analysts create manually, as inputs. In contrast, Eth2Vec
automatically learns features of vulnerable Ethereum Virtual Machine (EVM)
bytecodes with tacit knowledge through a neural network for language
processing. Therefore, Eth2Vec can detect vulnerabilities in smart contracts by
comparing the code similarity between target EVM bytecodes and the EVM
bytecodes it already learned. We conducted experiments with existing open
databases, such as Etherscan, and our results show that Eth2Vec outperforms the
existing work in terms of well-known metrics, i.e., precision, recall, and
F1-score. Moreover, Eth2Vec can detect vulnerabilities even in rewritten codes.
- Abstract（参考訳）: ethereum smart contractsはethereumブロックチェーン上で動作するプログラムであり、過去10年間に多くのスマートコントラクト脆弱性が発見された。
このような脆弱性を検出するために多くのセキュリティ解析ツールが作成されているが、解析対象のコードが書き換えられると、そのパフォーマンスが大幅に低下する。
本稿では,脆弱性検出のための機械学習ベースの静的解析ツールであるEth2Vecを提案する。
脆弱性検出のための既存の機械学習ベースの静的解析ツールは、アナリストが入力として手動で作成する機能を必要とする。
対照的にEth2Vecは、言語処理のためのニューラルネットワークを通じて、暗黙の知識を持つ脆弱なEthereum仮想マシン(EVM)バイトコードの機能を自動的に学習する。
したがって、Eth2Vecは、ターゲットのEVMバイトコードと学習済みのEVMバイトコードのコード類似性を比較することで、スマートコントラクトの脆弱性を検出することができる。
我々はetherscanのような既存のオープンデータベースを用いて実験を行い、その結果、eth2vecは既知のメトリクス、すなわち精度、リコール、f1-scoreの点で、既存の作業よりも優れています。
さらに、Eth2Vecは書き換えコードでも脆弱性を検出することができる。
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