論文の概要: When ChatGPT Meets Smart Contract Vulnerability Detection: How Far Are We?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05520v4
- Date: Wed, 21 Aug 2024 07:40:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-22 23:15:31.774822
- Title: When ChatGPT Meets Smart Contract Vulnerability Detection: How Far Are We?
- Title（参考訳）: ChatGPTがスマートコントラクト脆弱性検出と出会う: どこまで?
- Authors: Chong Chen, Jianzhong Su, Jiachi Chen, Yanlin Wang, Tingting Bi, Jianxing Yu, Yanli Wang, Xingwei Lin, Ting Chen, Zibin Zheng,
- Abstract要約: スマートコントラクトの脆弱性を識別する際のChatGPTの性能について,実証的研究を行った。
ChatGPTは高いリコール率を達成するが、スマートコントラクトの脆弱性を特定できる精度は限られている。
我々の研究は、スマートコントラクトの脆弱性の検出に大規模な言語モデル、特にChatGPTを使用する際の長所と短所に関する洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.61179425241671
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the development of blockchain technology, smart contracts have become an important component of blockchain applications. Despite their crucial role, the development of smart contracts may introduce vulnerabilities and potentially lead to severe consequences, such as financial losses. Meanwhile, large language models, represented by ChatGPT, have gained great attentions, showcasing great capabilities in code analysis tasks. In this paper, we presented an empirical study to investigate the performance of ChatGPT in identifying smart contract vulnerabilities. Initially, we evaluated ChatGPT's effectiveness using a publicly available smart contract dataset. Our findings discover that while ChatGPT achieves a high recall rate, its precision in pinpointing smart contract vulnerabilities is limited. Furthermore, ChatGPT's performance varies when detecting different vulnerability types. We delved into the root causes for the false positives generated by ChatGPT, and categorized them into four groups. Second, by comparing ChatGPT with other state-of-the-art smart contract vulnerability detection tools, we found that ChatGPT's F-score is lower than others for 3 out of the 7 vulnerabilities. In the case of the remaining 4 vulnerabilities, ChatGPT exhibits a slight advantage over these tools. Finally, we analyzed the limitation of ChatGPT in smart contract vulnerability detection, revealing that the robustness of ChatGPT in this field needs to be improved from two aspects: its uncertainty in answering questions; and the limited length of the detected code. In general, our research provides insights into the strengths and weaknesses of employing large language models, specifically ChatGPT, for the detection of smart contract vulnerabilities.
- Abstract（参考訳）: ブロックチェーン技術の発展に伴い、スマートコントラクトはブロックチェーンアプリケーションの重要なコンポーネントになっています。
その重要な役割にもかかわらず、スマートコントラクトの開発は脆弱性を導入し、財務的損失など深刻な結果をもたらす可能性がある。
一方、ChatGPTで表される大きな言語モデルは、コード解析タスクにおける優れた機能を示す大きな注目を集めている。
本稿では,スマートコントラクトの脆弱性を特定する上でのChatGPTの性能について,実証的研究を行った。
当初、我々はChatGPTの有効性を、利用可能なスマートコントラクトデータセットを用いて評価した。
以上の結果から,ChatGPTは高いリコール率を達成するが,スマートコントラクトの脆弱性を特定できる精度は限られていることが判明した。
さらに、ChatGPTのパフォーマンスは、異なる脆弱性タイプを検出するときに異なる。
われわれはChatGPTが生成した偽陽性の根本原因を調査し,これらを4つのグループに分類した。
第二に、ChatGPTと最先端のスマートコントラクトの脆弱性検出ツールを比較することで、ChatGPTのFスコアが7つ中3つよりも低いことがわかった。
残りの4つの脆弱性の場合、ChatGPTはこれらのツールに対してわずかに有利である。
最後に、スマートコントラクト脆弱性検出におけるChatGPTの限界を分析し、この分野でのChatGPTの堅牢性は、質問に対する応答の不確実性、検出コードの長さの2つの側面から改善する必要があることを明らかにした。
一般的に、我々の研究は、スマートコントラクトの脆弱性の検出に大規模な言語モデル、特にChatGPTを使用する際の長所と短所に関する洞察を提供する。
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