論文の概要: MANDO: Multi-Level Heterogeneous Graph Embeddings for Fine-Grained
Detection of Smart Contract Vulnerabilities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.13252v1
- Date: Sun, 28 Aug 2022 17:03:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-30 14:49:55.110515
- Title: MANDO: Multi-Level Heterogeneous Graph Embeddings for Fine-Grained
Detection of Smart Contract Vulnerabilities
- Title（参考訳）: mando: スマートコントラクト脆弱性のきめ細かな検出のためのマルチレベルヘテロジニアスグラフ埋め込み
- Authors: Hoang H. Nguyen, Nhat-Minh Nguyen, Chunyao Xie, Zahra Ahmadi, Daniel
Kudendo, Thanh-Nam Doan, Lingxiao Jiang
- Abstract要約: このような異種契約グラフの構造を学習するための新しい異種グラフ表現であるMANDOを提案する。
MANDOは、異なるタイプのノードと隣人の接続を構成するカスタマイズされたメタパスを抽出する。
これは、きめ細かい行レベルで脆弱性を特定することができる最初の学習ベースのアプローチである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.739635240900725
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Learning heterogeneous graphs consisting of different types of nodes and
edges enhances the results of homogeneous graph techniques. An interesting
example of such graphs is control-flow graphs representing possible software
code execution flows. As such graphs represent more semantic information of
code, developing techniques and tools for such graphs can be highly beneficial
for detecting vulnerabilities in software for its reliability. However,
existing heterogeneous graph techniques are still insufficient in handling
complex graphs where the number of different types of nodes and edges is large
and variable. This paper concentrates on the Ethereum smart contracts as a
sample of software codes represented by heterogeneous contract graphs built
upon both control-flow graphs and call graphs containing different types of
nodes and links. We propose MANDO, a new heterogeneous graph representation to
learn such heterogeneous contract graphs' structures. MANDO extracts customized
metapaths, which compose relational connections between different types of
nodes and their neighbors. Moreover, it develops a multi-metapath heterogeneous
graph attention network to learn multi-level embeddings of different types of
nodes and their metapaths in the heterogeneous contract graphs, which can
capture the code semantics of smart contracts more accurately and facilitate
both fine-grained line-level and coarse-grained contract-level vulnerability
detection. Our extensive evaluation of large smart contract datasets shows that
MANDO improves the vulnerability detection results of other techniques at the
coarse-grained contract level. More importantly, it is the first learning-based
approach capable of identifying vulnerabilities at the fine-grained line-level,
and significantly improves the traditional code analysis-based vulnerability
detection approaches by 11.35% to 70.81% in terms of F1-score.
- Abstract（参考訳）: 異なる種類のノードとエッジからなるヘテロジニアスグラフの学習は、均質なグラフ技術の結果を高める。
そのようなグラフの興味深い例は、ソフトウェアコードの実行フローを表す制御フローグラフである。
このようなグラフはコードのセマンティックな情報を表すため、そのようなグラフのための技術やツールの開発は、その信頼性のためにソフトウェアの脆弱性を検出するのに非常に有益である。
しかし、既存の異種グラフ技術は、異なる種類のノードとエッジの数が大きく変動する複雑なグラフを扱うには不十分である。
本稿では、制御フローグラフと異なるタイプのノードとリンクを含むコールグラフの両方上に構築された異種契約グラフで表されるソフトウェアコードのサンプルとしてEthereumスマートコントラクトに焦点を当てる。
このような異種契約グラフの構造を学習するための新しい異種グラフ表現であるMANDOを提案する。
MANDOは、異なるタイプのノードとその隣人とのリレーショナル接続を構成するカスタマイズされたメタパスを抽出する。
さらに,複数種類のノードとそのメタパスのマルチレベル埋め込みを異種契約グラフに学習し,より正確にスマートコントラクトのコードセマンティクスをキャプチャし,きめ細かな行レベルと粗い契約レベルの脆弱性検出を容易にするマルチメタパス異種グラフアテンションネットワークを開発した。
大規模スマートコントラクトデータセットの広範な評価により、MANDOは、粗粒度契約レベルでの他の手法の脆弱性検出結果を改善する。
さらに重要なのは、きめ細かい行レベルの脆弱性を識別できる最初の学習ベースのアプローチであり、F1スコアの点で従来のコード分析ベースの脆弱性検出アプローチを11.35%から70.81%改善していることだ。
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