論文の概要: Vulnerability-Hunter: An Adaptive Feature Perception Attention Network for Smart Contract Vulnerabilities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05318v1
- Date: Sun, 7 Jul 2024 10:13:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-09 20:17:13.048076
- Title: Vulnerability-Hunter: An Adaptive Feature Perception Attention Network for Smart Contract Vulnerabilities
- Title（参考訳）: Vulnerability-Hunter:スマートコントラクト脆弱性に対する適応型機能認識アテンションネットワーク
- Authors: Yizhou Chen,
- Abstract要約: スマートコントラクトコード全体を包括的にスキャンする動的重みを持つ特徴認識モジュールを備えた,新たな脆弱性検出モデルであるAFPNetを提案する。
脆弱性ラベル付き大規模データセットにおけるAFPNetの評価を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.487191851300675
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Smart Contract Vulnerability Detection (SCVD) is crucial to guarantee the quality of blockchain-based systems. Graph neural networks have been shown to be effective in learning semantic representations of smart contract code and are commonly adopted by existing deep learning-based SCVD. However, the current methods still have limitations in their utilization of graph sampling or subgraph pooling based on predefined rules for extracting crucial components from structure graphs of smart contract code. These predefined rule-based strategies, typically designed using static rules or heuristics, demonstrate limited adaptability to dynamically adjust extraction strategies according to the structure and content of the graph in heterogeneous topologies of smart contract code. Consequently, these strategies may not possess universal applicability to all smart contracts, potentially leading to false positives or omissions. To address these problems, we propose AFPNet, a novel vulnerability detection model equipped with a feature perception module that has dynamic weights for comprehensive scanning of the entire smart contract code and automatic extraction of crucial code snippets (the $P$ snippets with the largest weights). Subsequently, the relationship perception attention module employs an attention mechanism to learn dependencies among these code snippets and detect smart contract vulnerabilities. The efforts made by AFPNet consistently enable the capture of crucial code snippets and enhance the performance of SCVD optimization. We conduct an evaluation of AFPNet in the several large-scale datasets with vulnerability labels. The experimental results show that our AFPNet significantly outperforms the state-of-the-art approach by 6.38\%-14.02\% in term of F1-score. The results demonstrate the effectiveness of AFPNet in dynamically extracting valuable information and vulnerability detection.
- Abstract（参考訳）: ブロックチェーンベースのシステムの品質を保証するためには、スマートコントラクト脆弱性検出(SCVD)が不可欠だ。
グラフニューラルネットワークは、スマートコントラクトコードのセマンティック表現の学習に有効であることが示されており、既存のディープラーニングベースのSCVDで一般的に採用されている。
しかし、現在の手法では、スマートコントラクトコードの構造グラフから重要なコンポーネントを抽出するための事前定義されたルールに基づいて、グラフサンプリングやサブグラフプーリングの利用に制限がある。
これらの事前定義されたルールベースの戦略は、通常静的ルールやヒューリスティックを使って設計され、スマートコントラクトコードの異種トポロジにおけるグラフの構造と内容に応じて抽出戦略を動的に調整するための限定的な適応性を示す。
その結果、これらの戦略はすべてのスマートコントラクトに普遍的な適用性を持たず、偽陽性や省略につながる可能性がある。
これらの問題を解決するために,スマートコントラクト全体の包括的スキャンと重要なコードスニペットの自動抽出(最大重み付き$P$スニペット)のための動的重み付き特徴認識モジュールを備えた,新たな脆弱性検出モデルであるAFPNetを提案する。
その後、リレーション認識アテンションモジュールは、これらのコードスニペット間の依存関係を学習し、スマートコントラクトの脆弱性を検出するためのアテンションメカニズムを使用する。
AFPNetの取り組みにより、決定的なコードスニペットの取得とSCVD最適化の性能向上が一貫して実現された。
脆弱性ラベル付き大規模データセットにおけるAFPNetの評価を行う。
実験の結果,AFPNetはF1スコアの6.38\%-14.02\%で最先端のアプローチを著しく上回っていることがわかった。
その結果,AFPNetが有用情報を動的に抽出し,脆弱性検出に有効であることが示唆された。
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