論文の概要: An Automated Vulnerability Detection Framework for Smart Contracts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08824v1
• Date: Fri, 20 Jan 2023 23:16:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-24 16:14:54.891883
• Title: An Automated Vulnerability Detection Framework for Smart Contracts
• Title（参考訳）: スマートコントラクトのための脆弱性自動検出フレームワーク
• Authors: Feng Mi, Chen Zhao, Zhuoyi Wang, Sadaf MD Halim, Xiaodi Li, Zhouxiang Wu, Latifur Khan and Bhavani Thuraisingham
• Abstract要約: ブロックチェーン上のスマートコントラクトの脆弱性を自動的に検出するフレームワークを提案する。 具体的には、まず、スマートコントラクトのバイトコードから新しい特徴ベクトル生成技術を利用する。 次に、収集したベクトルを新しいメトリック学習ベースディープニューラルネットワーク(DNN)に入力し、検出結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.758795474791427
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the increase of the adoption of blockchain technology in providing decentralized solutions to various problems, smart contracts have become more popular to the point that billions of US Dollars are currently exchanged every day through such technology. Meanwhile, various vulnerabilities in smart contracts have been exploited by attackers to steal cryptocurrencies worth millions of dollars. The automatic detection of smart contract vulnerabilities therefore is an essential research problem. Existing solutions to this problem particularly rely on human experts to define features or different rules to detect vulnerabilities. However, this often causes many vulnerabilities to be ignored, and they are inefficient in detecting new vulnerabilities. In this study, to overcome such challenges, we propose a framework to automatically detect vulnerabilities in smart contracts on the blockchain. More specifically, first, we utilize novel feature vector generation techniques from bytecode of smart contract since the source code of smart contracts are rarely available in public. Next, the collected vectors are fed into our novel metric learning-based deep neural network(DNN) to get the detection result. We conduct comprehensive experiments on large-scale benchmarks, and the quantitative results demonstrate the effectiveness and efficiency of our approach.
• Abstract（参考訳）: さまざまな問題に対する分散ソリューションの提供にブロックチェーン技術が採用されることで、スマートコントラクトがより普及し、何十億ドルもの米国ドルが日々このような技術を通じて交換されている。 一方、スマートコントラクトのさまざまな脆弱性は、攻撃者が数百万ドル相当の暗号通貨を盗むために悪用されている。 したがって、スマートコントラクトの脆弱性の自動検出は重要な研究課題である。 この問題に対する既存のソリューションは、特に脆弱性を検出するために機能や異なるルールを定義する人間の専門家に依存している。 しかし、これはしばしば多くの脆弱性を無視し、新しい脆弱性を検出するのに非効率である。 本研究では,ブロックチェーン上のスマートコントラクトの脆弱性を自動的に検出するフレームワークを提案する。 具体的には,スマートコントラクトのソースコードが公開されていないため,スマートコントラクトのバイトコードから新たな特徴ベクトル生成技術を利用する。 次に、収集したベクトルを新しいメトリック学習ベースディープニューラルネットワーク(DNN)に入力し、検出結果を得る。 大規模ベンチマークの総合的な実験を行い、定量的な結果から提案手法の有効性と有効性を示す。

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