論文の概要: DeFiTail: DeFi Protocol Inspection through Cross-Contract Execution Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11035v1
- Date: Fri, 17 May 2024 18:14:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 19:36:45.773242
- Title: DeFiTail: DeFi Protocol Inspection through Cross-Contract Execution Analysis
- Title（参考訳）: DeFiTail: クロスコントラクト実行分析によるDeFiプロトコル検査
- Authors: Wenkai Li, Xiaoqi Li, Yuqing Zhang, Zongwei Li,
- Abstract要約: DeFi(Decentralized Finance)プロトコルは、ブロックチェーン上に開発された暗号通貨で、デジタル資産を管理する。
本稿では,DeFiTailを提案する。DeFiTailは,ディープラーニングを利用してアクセス制御とフラッシュローンのエクスプロイトを検出する最初のフレームワークである。
DeFiTailは98.39%のアクセス制御、97.43%のフラッシュローンのエクスプロイトを達成している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.891180928768215
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Decentralized finance (DeFi) protocols are crypto projects developed on the blockchain to manage digital assets. Attacks on DeFi have been frequent and have resulted in losses exceeding \$77 billion. However, detection methods for malicious DeFi events are still lacking. In this paper, we propose DeFiTail, the first framework that utilizes deep learning to detect access control and flash loan exploits that may occur on DeFi. Since the DeFi protocol events involve invocations with multi-account transactions, which requires execution path unification with different contracts. Moreover, to mitigate the impact of mistakes in Control Flow Graph (CFG) connections, we validate the data path by employing the symbolic execution stack. Furthermore, we feed the data paths through our model to achieve the inspection of DeFi protocols. Experimental results indicate that DeFiTail achieves the highest accuracy, with 98.39% in access control and 97.43% in flash loan exploits. DeFiTail also demonstrates an enhanced capability to detect malicious contracts, identifying 86.67% accuracy from the CVE dataset.
- Abstract（参考訳）: DeFi(Decentralized Finance)プロトコルは、ブロックチェーン上に開発された暗号通貨で、デジタル資産を管理する。
DeFiの攻撃は頻繁に行われ、損失は77億ドルを超えた。
しかし、悪意のあるDeFiイベントの検出方法はまだ不足している。
本稿では,DeFi上で発生する可能性のあるアクセス制御とフラッシュローンのエクスプロイトを検出するために,ディープラーニングを利用した最初のフレームワークであるDeFiTailを提案する。
DeFiプロトコルのイベントにはマルチアカウントトランザクションによる呼び出しが含まれているため、異なるコントラクトで実行パスを統一する必要がある。
さらに、制御フローグラフ(CFG)接続におけるミスの影響を軽減するために、シンボル実行スタックを用いてデータパスを検証する。
さらに、DeFiプロトコルの検査を実現するために、モデルを通してデータパスを供給します。
実験の結果、DeFiTailは98.39%のアクセス制御、97.43%のフラッシュローンのエクスプロイトを達成している。
DeFiTailはまた、悪意のあるコントラクトを検出する機能を強化し、CVEデータセットから86.67%の精度を識別する。
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