論文の概要: Retrieval Augmented Generation Integrated Large Language Models in Smart Contract Vulnerability Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14838v1
• Date: Sat, 20 Jul 2024 10:46:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 20:42:12.724131
• Title: Retrieval Augmented Generation Integrated Large Language Models in Smart Contract Vulnerability Detection
• Title（参考訳）: スマートコントラクト脆弱性検出のための検索拡張型大言語モデル
• Authors: Jeffy Yu,
• Abstract要約: 分散ファイナンス(DeFi)には、スマートコントラクトの脆弱性による大きな損失が伴っている。 攻撃が頻発するにつれて、監査サービスの必要性と需要が高まっている。 本研究では,大規模言語モデル(LLM)とRAG(Retrieval-Augmented Generation)を統合することにより,既存のフレームワークを構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid growth of Decentralized Finance (DeFi) has been accompanied by substantial financial losses due to smart contract vulnerabilities, underscoring the critical need for effective security auditing. With attacks becoming more frequent, the necessity and demand for auditing services has escalated. This especially creates a financial burden for independent developers and small businesses, who often have limited available funding for these services. Our study builds upon existing frameworks by integrating Retrieval-Augmented Generation (RAG) with large language models (LLMs), specifically employing GPT-4-1106 for its 128k token context window. We construct a vector store of 830 known vulnerable contracts, leveraging Pinecone for vector storage, OpenAI's text-embedding-ada-002 for embeddings, and LangChain to construct the RAG-LLM pipeline. Prompts were designed to provide a binary answer for vulnerability detection. We first test 52 smart contracts 40 times each against a provided vulnerability type, verifying the replicability and consistency of the RAG-LLM. Encouraging results were observed, with a 62.7% success rate in guided detection of vulnerabilities. Second, we challenge the model under a "blind" audit setup, without the vulnerability type provided in the prompt, wherein 219 contracts undergo 40 tests each. This setup evaluates the general vulnerability detection capabilities without hinted context assistance. Under these conditions, a 60.71% success rate was observed. While the results are promising, we still emphasize the need for human auditing at this time. We provide this study as a proof of concept for a cost-effective smart contract auditing process, moving towards democratic access to security.
• Abstract（参考訳）: 分散ファイナンス(DeFi)の急速な成長は、スマートコントラクトの脆弱性による重大な財務損失を伴い、効果的なセキュリティ監査の必要性を浮き彫りにした。 攻撃が頻発するにつれて、監査サービスの必要性と需要が増大している。 これは独立系開発者や中小企業にとって特に経済的負担となり、これらのサービスに対する資金提供が制限されることが多い。 本研究では,大規模言語モデル(LLM)とRAG(Retrieval-Augmented Generation)を統合し,GPT-4-1106を128kのトークンコンテキストウィンドウに使用することにより,既存のフレームワークを構築した。 ベクタストレージにPinecone、埋め込みにOpenAIのtext-embedding-ada-002、RAG-LLMパイプラインを構築するためにLangChainを用いて、830の既知の脆弱なコントラクトのベクタストアを構築した。 プロンプトは脆弱性検出のためのバイナリな回答を提供するように設計されている。 RAG-LLMの複製性と一貫性を検証するため,まず52のスマートコントラクトを,提供された脆弱性タイプに対して40回テストした。 厳密な結果が観察され、62.7%の成功率で脆弱性の検出が導かれた。 第二に、219の契約がそれぞれ40のテストを行うプロンプトに提供される脆弱性タイプなしで、"盲目の"監査設定の下でモデルに挑戦する。 この設定は、ヒント付きコンテキストアシストなしで、一般的な脆弱性検出機能を評価する。 これらの条件下では、60.71%の成功率が観測された。 結果は有望だが、現時点では人間の監査の必要性を強調している。 本研究は,費用対効果の高いスマートコントラクト監査プロセスの概念実証として,セキュリティへの民主的アクセスに向けた研究である。

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