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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01152v2
• Date: Mon, 16 Oct 2023 19:34:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 20:18:30.121542
• 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 Furkan Tekin, Ling Liu
• Abstract要約: 本稿では, GPT-4 のような大規模言語モデル (LLM) を利用する機会, 課題, 潜在的な解決策を体系的に分析する。 高いランダム性でより多くの答えを生成することは、正しい答えを生み出す可能性を大幅に押し上げるが、必然的に偽陽性の数が増加する。 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 Large Language Models (LLMs) such as GPT-4 to dig out vulnerabilities within smart contracts based on our ongoing research. For the task of smart contract vulnerability detection, achieving practical usability hinges on identifying as many true vulnerabilities as possible while minimizing the number of false positives. Nonetheless, our empirical study reveals contradictory yet interesting findings: generating more answers with higher randomness largely boosts the likelihood of producing a correct answer but inevitably leads to a higher number of false positives. To mitigate this tension, we propose an adversarial framework dubbed GPTLens that breaks the conventional one-stage detection into two synergistic stages $-$ generation and discrimination, for progressive detection and refinement, wherein the LLM plays dual roles, i.e., auditor and critic, respectively. The goal of auditor is to yield a broad spectrum of vulnerabilities with the hope of encompassing the correct answer, whereas the goal of critic that evaluates the validity of identified vulnerabilities is to minimize the number of false positives. Experimental results and illustrative examples demonstrate that auditor and critic work together harmoniously to yield pronounced improvements over the conventional 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,GPT-4 などの大規模言語モデル (LLM) を利用したスマートコントラクトにおける脆弱性の探索を行う機会,課題,潜在的な解決策を系統的に分析する。 スマートコントラクト脆弱性検出のタスクでは、偽陽性の数を最小化しながら、可能な限り多くの真の脆弱性を特定するために、実用的なユーザビリティのヒンジを達成します。 高いランダム性でより多くの回答を生成することは、正しい回答を生み出す可能性を大幅に押し上げるが、必然的に偽陽性の数が増加する。 この緊張を軽減するために,従来の1段階検出を2つの相乗的段階に分解し,進行的検出と精細化のために,従来の1段階検出を2つの相乗的段階に分解するgptlensと呼ばれる敵対的枠組みを提案する。 auditorの目標は、正解を包含することを期待して、広範囲の脆弱性を発生させることである。一方、特定された脆弱性の有効性を評価する批判の目的は、偽陽性の数を最小限にすることである。 実験結果と実例から, オーディエンスと批評家が調和して作業し, 従来の一段階検出よりも顕著な改善が得られた。 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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