論文の概要: Vulnerability Detection in Smart Contracts: A Comprehensive Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07922v1
• Date: Mon, 8 Jul 2024 11:51:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 21:58:43.550629
• Title: Vulnerability Detection in Smart Contracts: A Comprehensive Survey
• Title（参考訳）: スマートコントラクトにおける脆弱性検出:包括的調査
• Authors: Christopher De Baets, Basem Suleiman, Armin Chitizadeh, Imran Razzak,
• Abstract要約: 本研究では、スマートコントラクトにおける脆弱性の検出と緩和を改善する機械学習技術の可能性を検討する。 2018年から2023年にかけて、IEEE、ACM、ScienceDirect、Scopus、Google Scholarといったデータベースから88の記事を分析しました。 その結果、KNN、RF、DT、XG-Boost、SVMといった古典的な機械学習技術は、脆弱性検出において静的ツールよりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.076412566428756
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In the growing field of blockchain technology, smart contracts exist as transformative digital agreements that execute transactions autonomously in decentralised networks. However, these contracts face challenges in the form of security vulnerabilities, posing significant financial and operational risks. While traditional methods to detect and mitigate vulnerabilities in smart contracts are limited due to a lack of comprehensiveness and effectiveness, integrating advanced machine learning technologies presents an attractive approach to increasing effective vulnerability countermeasures. We endeavour to fill an important gap in the existing literature by conducting a rigorous systematic review, exploring the intersection between machine learning and smart contracts. Specifically, the study examines the potential of machine learning techniques to improve the detection and mitigation of vulnerabilities in smart contracts. We analysed 88 articles published between 2018 and 2023 from the following databases: IEEE, ACM, ScienceDirect, Scopus, and Google Scholar. The findings reveal that classical machine learning techniques, including KNN, RF, DT, XG-Boost, and SVM, outperform static tools in vulnerability detection. Moreover, multi-model approaches integrating deep learning and classical machine learning show significant improvements in precision and recall, while hybrid models employing various techniques achieve near-perfect performance in vulnerability detection accuracy. By integrating state-of-the-art solutions, this work synthesises current methods, thoroughly investigates research gaps, and suggests directions for future studies. The insights gathered from this study are intended to serve as a seminal reference for academics, industry experts, and bodies interested in leveraging machine learning to enhance smart contract security.
• Abstract（参考訳）: ブロックチェーン技術が成長する中で、スマートコントラクトは、分散化されたネットワークでトランザクションを自律的に実行するトランスフォーメーションデジタル契約として存在します。 しかし、これらの契約はセキュリティ上の脆弱性という形での課題に直面し、経済的および運用上の重大なリスクを生じさせる。 スマートコントラクトの脆弱性を検出して緩和する従来の方法は、包括性と有効性の欠如によって制限されているが、高度な機械学習技術の統合は、効果的な脆弱性対策を増やすための魅力的なアプローチである。 我々は、厳格な体系的なレビューを行い、機械学習とスマートコントラクトの交差点を探索することで、既存の文献における重要なギャップを埋めようとしている。 具体的には、スマートコントラクトにおける脆弱性の検出と緩和を改善する機械学習技術の可能性を検討する。 2018年から2023年にかけて、IEEE、ACM、ScienceDirect、Scopus、Google Scholarといったデータベースから88の記事を分析しました。 その結果、KNN、RF、DT、XG-Boost、SVMといった古典的な機械学習技術は、脆弱性検出において静的ツールよりも優れていることがわかった。 さらに、ディープラーニングと古典的機械学習を統合したマルチモデルアプローチでは、精度とリコールが大幅に向上する一方、様々な手法を用いたハイブリッドモデルは、脆弱性検出精度においてほぼ完璧な性能を達成する。 最先端のソリューションを統合することで、現在の手法を合成し、研究ギャップを徹底的に調査し、今後の研究の方向性を提案する。 この研究から得られた洞察は、学術者、業界の専門家、そして機械学習を活用してスマートコントラクトのセキュリティを強化することに関心のある団体にとって、重要な基準となることを意図している。

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