論文の概要: Deep Smart Contract Intent Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10724v2
• Date: Thu, 17 Oct 2024 02:48:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:17:23.774502
• Title: Deep Smart Contract Intent Detection
• Title（参考訳）: 深部スマートコントラクトインテント検出
• Authors: Youwei Huang, Sen Fang, Jianwen Li, Jiachun Tao, Bin Hu, Tao Zhang,
• Abstract要約: textscSmartIntentNNは、スマートコントラクトにおける開発意図を自動的に検出するように設計されたディープラーニングモデルである。 実世界の4万以上のスマートコントラクトからなるデータセット上で,TextscSmartIntentNNをトレーニングし,評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.642524477190184
• License:
• Abstract: In recent years, researchers in the software security field have focused on detecting vulnerabilities in smart contracts to avoid significant losses of crypto assets on the blockchain. Despite early successes in this domain, detecting developers' intents in smart contracts is a more pressing issue, as malicious intents have resulted in substantial financial losses. Unfortunately, existing research lacks effective methods for detecting development intents in smart contracts. To address this gap, we propose \textsc{SmartIntentNN} (Smart Contract Intent Neural Network), a deep learning model designed to automatically detect development intent in smart contracts. \textsc{SmartIntentNN} utilizes a pre-trained sentence encoder to generate contextual representations of smart contract code, a K-means clustering model to identify and highlight prominent intent features, and a bidirectional LSTM-based deep neural network for multi-label classification. We trained and evaluated \textsc{SmartIntentNN} on a dataset comprising over 40,000 real-world smart contracts, employing self-comparison baselines in our experimental setup. The results demonstrate that \textsc{SmartIntentNN} achieves an F1-score of 0.8633 in identifying intents across 10 distinct categories, outperforming all baselines and filling the gap in smart contract detection by incorporating intent analysis.
• Abstract（参考訳）: 近年、ソフトウェアセキュリティ分野の研究者たちは、ブロックチェーン上の暗号資産の大幅な損失を避けるために、スマートコントラクトの脆弱性の検出に注力している。 この領域での初期の成功にもかかわらず、スマートコントラクトにおける開発者の意図の検出は、悪意のある意図が大きな損失をもたらしているため、より差し迫った問題である。 残念ながら、既存の研究にはスマートコントラクトの開発意図を検出する効果的な方法が欠けている。 このギャップに対処するために,スマートコントラクトにおける開発意図を自動的に検出するディープラーニングモデルである‘textsc{SmartIntentNN}(Smart Contract Intent Neural Network)を提案する。 \textsc{SmartIntentNN}は、事前訓練された文エンコーダを使用して、スマートコントラクトコードのコンテキスト表現を生成する。 実験では,4万以上の実世界のスマートコントラクトからなるデータセット上で,自己比較ベースラインを用いて,‘textsc{SmartIntentNN}’をトレーニングし,評価した。 その結果,10の異なるカテゴリにまたがる意図を識別し,すべてのベースラインを上回り,意図分析を取り入れたスマートコントラクト検出のギャップを埋める上で,‘textsc{SmartIntentNN} の F1スコアが 0.8633 であることが証明された。

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