論文の概要: Large Language Model-Powered Smart Contract Vulnerability Detection: New Perspectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01152v1
• Date: Mon, 2 Oct 2023 12:37:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 22:02:54.356456
• Title: Large Language Model-Powered Smart Contract Vulnerability Detection: New Perspectives
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるスマートコントラクト脆弱性検出 - 新しい展望
• Authors: Sihao Hu, Tiansheng Huang, Fatih \.Ilhan, Selim Fukan Tekin, Ling Liu
• Abstract要約: 本稿では,LLMを利用してスマートコントラクト内の脆弱性を掘り起こす可能性,課題,潜在的な解決策を体系的に分析する。 本稿では,GPTLensと呼ばれる,従来の一段階検出を2つの相乗的段階に分割し,生成と識別を行う逆方向のフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.524720028421447
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper provides a systematic analysis of the opportunities, challenges, and potential solutions of harnessing LLMs to dig out vulnerabilities within smart contracts based on our ongoing research. For the smart contract vulnerability detection task, the key to achieving practical usability lies in detecting as many true vulnerabilities as possible while minimizing the number of false positives. However, our empirical study using LLM as a detection tool reveals interesting yet contradictory findings: generating more answers with higher randomness largely increases the likelihood of a correct answer being generated while inevitably leading to a higher number of false positives, resulting in exhaustive manual verification efforts. To mitigate this tension, we propose an adversarial framework dubbed GPTLens that breaks the traditional one-stage detection into two synergistic stages $-$ generation and discrimination, for progressive detection and fine-tuning, wherein the LLM plays dual roles, i.e., auditor and critic, respectively. The goal of auditor is to identify multiple diverse vulnerabilities with intermediate reasoning, while the goal of critic is to evaluate the accuracy of identified vulnerabilities and to examine the integrity of the detection reasoning. Experimental results and illustrative examples demonstrate that auditor and critic work together harmoniously to yield significant improvements over the traditional one-stage detection. GPTLens is intuitive, strategic, and entirely LLM-driven without relying on specialist expertise in smart contracts, showcasing its methodical generality and potential to detect a broad spectrum of vulnerabilities. Our code is available at: https://github.com/git-disl/GPTLens.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,LLMを利用してスマートコントラクト内の脆弱性を探索する可能性,課題,潜在的なソリューションを体系的に分析する。 スマートコントラクト脆弱性検出タスクでは、実用的なユーザビリティを実現するための鍵は、偽陽性の数を最小にしつつ、可能な限り多くの真の脆弱性を検出することだ。 しかし, LLM を検出ツールとして用いた実証実験では, 高いランダム性で回答を多く生成すると, 必然的に偽陽性の発生率が高くなり, 徹底的な手作業による検証が実施されるという興味深い結果が得られた。 この緊張を軽減するため,従来の1段階検出を2つの相乗的段階($-$)に分割し,プログレッシブ検出と微調整を行うGPTLens(GPTLens)という対戦型フレームワークを提案する。 監査者の目標は、中間推論で複数の多様な脆弱性を識別することであり、批判の目標は、特定された脆弱性の正確性を評価し、検出推論の完全性を調べることである。 実験結果と実例から, オーディエンスと批評家が協調して, 従来の一段階検出よりも大幅に改善したことを示す。 gptlensは直感的で、戦略的で、スマートコントラクトの専門知識に頼ることなく、完全にllm駆動であり、その方法論上の汎用性と幅広い脆弱性を検出する可能性を示している。 私たちのコードは、https://github.com/git-disl/GPTLens.comで利用可能です。

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