論文の概要: PrAIoritize: Automated Early Prediction and Prioritization of Vulnerabilities in Smart Contracts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11082v2
- Date: Wed, 15 May 2024 12:50:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-16 18:31:50.421380
- Title: PrAIoritize: Automated Early Prediction and Prioritization of Vulnerabilities in Smart Contracts
- Title（参考訳）: PrAIoritize:スマートコントラクトにおける脆弱性の早期予測と優先順位付けを自動化する
- Authors: Majd Soud, Grischa Liebel, Mohammad Hamdaqa,
- Abstract要約: スマートコントラクトは、未公表の脆弱性とコードの弱点のために、数多くのセキュリティ脅威を引き起こす。
スマートコントラクトのセキュリティには、効率的な優先順位付けが不可欠です。
我々の研究は、重要なコードの弱点を優先順位付けし予測するための自動アプローチPrAIoritizeを提供することを目的としています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.081463830315253
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Context:Smart contracts are prone to numerous security threats due to undisclosed vulnerabilities and code weaknesses. In Ethereum smart contracts, the challenges of timely addressing these code weaknesses highlight the critical need for automated early prediction and prioritization during the code review process. Efficient prioritization is crucial for smart contract security. Objective:Toward this end, our research aims to provide an automated approach, PrAIoritize, for prioritizing and predicting critical code weaknesses in Ethereum smart contracts during the code review process. Method: To do so, we collected smart contract code reviews sourced from Open Source Software (OSS) on GitHub and the Common Vulnerabilities and Exposures (CVE) database. Subsequently, we developed PrAIoritize, an innovative automated prioritization approach. PrAIoritize integrates advanced Large Language Models (LLMs) with sophisticated natural language processing (NLP) techniques. PrAIoritize automates code review labeling by employing a domain-specific lexicon of smart contract weaknesses and their impacts. Following this, feature engineering is conducted for code reviews, and a pre-trained DistilBERT model is utilized for priority classification. Finally, the model is trained and evaluated using code reviews of smart contracts. Results: Our evaluation demonstrates significant improvement over state-of-the-art baselines and commonly used pre-trained models (e.g. T5) for similar classification tasks, with 4.82\%-27.94\% increase in F-measure, precision, and recall. Conclusion: By leveraging PrAIoritize, practitioners can efficiently prioritize smart contract code weaknesses, addressing critical code weaknesses promptly and reducing the time and effort required for manual triage.
- Abstract（参考訳）: コンテキスト:スマートコントラクトは、未公表の脆弱性とコードの弱点により、数多くのセキュリティ脅威を引き起こす。
Ethereumスマートコントラクトでは、これらのコードの弱点にタイムリーに対処する上での課題が、コードレビュープロセスにおける早期予測と優先順位付けの自動化に対する重要なニーズを浮き彫りにしている。
スマートコントラクトのセキュリティには、効率的な優先順位付けが不可欠です。
目的:この研究は、コードレビュープロセス中にEthereumスマートコントラクトにおける重要なコードの弱点を優先順位付けし、予測するための自動アプローチPrAIoritizeの提供を目的としています。
方法:GitHubのオープンソースソフトウェア(OSS)とCommon Vulnerabilities and Exposures(CVE)データベースから得られたスマートコントラクトコードレビューを収集しました。
その後,革新的な自動優先順位付け手法PrAIoritizeを開発した。
PrAIoritizeは高度なLarge Language Models(LLM)と高度な自然言語処理(NLP)技術を統合している。
PrAIoritizeは、スマートコントラクトの弱点とその影響のドメイン固有のレキシコンを使用することで、コードレビューのラベル付けを自動化する。
その後、コードレビューのために機能エンジニアリングが実施され、事前訓練された DistilBERT モデルが優先順位分類に使用される。
最後に、スマートコントラクトのコードレビューを使用してモデルをトレーニングし、評価する。
結果:本評価では,F値,精度,リコールが4.82\%-27.94\%増加し,最先端のベースラインと事前訓練済みモデル(例えばT5)に有意な改善が認められた。
結論:PrAIoritizeを活用することで、実践者はスマートコントラクトコードの弱点を効率的に優先順位付けし、重要なコードの弱点を迅速に解決し、手作業によるトリアージに必要な時間と労力を削減できます。
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