論文の概要: SmartIntentNN: Towards Smart Contract Intent Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13670v4
• Date: Thu, 17 Oct 2024 02:17:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:17:22.180668
• Title: SmartIntentNN: Towards Smart Contract Intent Detection
• Title（参考訳）: SmartIntentNN: スマートコントラクトインテント検出を目指す
• Authors: Youwei Huang, Sen Fang, Jianwen Li, Bin Hu, Tao Zhang,
• Abstract要約: スマートコントラクトにおける開発者の意図の検出を自動化するためのディープラーニングベースのツールであるtextscSmartIntentNN(Smart Contract Intent Neural Network)を紹介した。 提案手法では,スマートコントラクトコードのコンテキスト表現にユニバーサル文を統合するとともに,K平均クラスタリングアルゴリズムを用いて,インテント関連コード特徴の強調を行う。 実世界の1万件のスマートコントラクトの評価は、textscSmartIntentNNがすべてのベースラインを越え、F1スコアの0.8633を達成していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.9789082082171525
• License:
• Abstract: Smart contracts on the blockchain offer decentralized financial services but often lack robust security measures, leading to significant economic losses. While substantial research has focused on identifying vulnerabilities in smart contracts, a notable gap remains in evaluating the malicious intent behind their development. To address this, we introduce \textsc{SmartIntentNN} (Smart Contract Intent Neural Network), a deep learning-based tool designed to automate the detection of developers' intent in smart contracts. Our approach integrates a Universal Sentence Encoder for contextual representation of smart contract code, employs a K-means clustering algorithm to highlight intent-related code features, and utilizes a bidirectional LSTM-based multi-label classification network to predict ten distinct categories of unsafe intent. Evaluations on 10,000 real-world smart contracts demonstrate that \textsc{SmartIntentNN} surpasses all baselines, achieving an F1-score of 0.8633. A demo video is available at \url{https://youtu.be/otT0fDYjwK8}.
• Abstract（参考訳）: ブロックチェーン上のスマートコントラクトは、分散金融サービスを提供するが、堅牢なセキュリティ対策を欠いていることが多いため、大きな経済的損失をもたらす。 多くの研究がスマートコントラクトの脆弱性の特定に重点を置いているが、開発の背後にある悪意のある意図を評価する上で、注目すべきギャップは依然として残っている。 これを解決するために,スマートコントラクトにおける開発者の意図の検出を自動化するために設計されたディープラーニングベースのツールである‘textsc{SmartIntentNN}(Smart Contract Intent Neural Network)を紹介した。 提案手法は,スマートコントラクトコードのコンテキスト表現のためのユニバーサルセンスエンコーダを統合し,K平均クラスタリングアルゴリズムを用いてインテント関連コードの特徴を強調し,双方向LSTMに基づくマルチラベル分類ネットワークを用いて,安全でないインテントの10つのカテゴリを推定する。 実世界の1万件のスマートコントラクトの評価は,‘textsc{SmartIntentNN} がすべてのベースラインを越え,F1スコアの 0.8633 を達成したことを示している。 デモビデオは \url{https://youtu.be/otT0fDYjwK8} で公開されている。

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