論文の概要: Improving Smart Contract Security with Contrastive Learning-based Vulnerability Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17839v1
- Date: Sat, 27 Apr 2024 09:13:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-30 19:01:27.416549
- Title: Improving Smart Contract Security with Contrastive Learning-based Vulnerability Detection
- Title（参考訳）: 対照的学習に基づく脆弱性検出によるスマートコントラクトセキュリティの改善
- Authors: Yizhou Chen, Zeyu Sun, Zhihao Gong, Dan Hao,
- Abstract要約: スマートコントラクト脆弱性に対するコントラスト学習強化型自動認識手法であるClearを提案する。
特にClearは、契約間のきめ細かい相関情報をキャプチャするために、対照的な学習(CL)モデルを採用している。
その結果,既存のディープラーニング手法よりも9.73%-39.99%高いF1スコアが得られることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.121484960948303
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Currently, smart contract vulnerabilities (SCVs) have emerged as a major factor threatening the transaction security of blockchain. Existing state-of-the-art methods rely on deep learning to mitigate this threat. They treat each input contract as an independent entity and feed it into a deep learning model to learn vulnerability patterns by fitting vulnerability labels. It is a pity that they disregard the correlation between contracts, failing to consider the commonalities between contracts of the same type and the differences among contracts of different types. As a result, the performance of these methods falls short of the desired level. To tackle this problem, we propose a novel Contrastive Learning Enhanced Automated Recognition Approach for Smart Contract Vulnerabilities, named Clear. In particular, Clear employs a contrastive learning (CL) model to capture the fine-grained correlation information among contracts and generates correlation labels based on the relationships between contracts to guide the training process of the CL model. Finally, it combines the correlation and the semantic information of the contract to detect SCVs. Through an empirical evaluation of a large-scale real-world dataset of over 40K smart contracts and compare 13 state-of-the-art baseline methods. We show that Clear achieves (1) optimal performance over all baseline methods; (2) 9.73%-39.99% higher F1-score than existing deep learning methods.
- Abstract（参考訳）: 現在、ブロックチェーンのトランザクションセキュリティを脅かす主要な要因としてスマートコントラクト脆弱性(SCV)が出現している。
既存の最先端の手法は、この脅威を軽減するためにディープラーニングに依存している。
それぞれの入力コントラクトを独立したエンティティとして扱い、それをディープラーニングモデルに入力して、脆弱性ラベルを適合させることで脆弱性パターンを学習する。
同じタイプの契約と異なるタイプの契約の違いの共通点を考えるのに失敗し、契約間の相関を無視するのは残念です。
その結果、これらの手法の性能は所望のレベルに届かなかった。
この問題に対処するために,スマートコントラクト脆弱性に対するコントラスト学習強化自動認識手法であるClearを提案する。
特にClearは、契約間のきめ細かい相関情報をキャプチャし、契約間の関係に基づいて相関ラベルを生成し、CLモデルのトレーニングプロセスを導くために、対照的な学習(CL)モデルを採用している。
最後に、契約の相関と意味情報を組み合わせてSCVを検出する。
40K以上のスマートコントラクトからなる大規模な実世界のデータセットの実証評価を通じて、13の最先端のベースラインメソッドを比較します。
そこで,Clearは(1)全てのベースライン法に対して最適な性能を示し,(2)9.73%-39.99%のF1スコアが既存のディープラーニング法よりも高い値を示した。
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