論文の概要: Vulnerability Detection in Ethereum Smart Contracts via Machine Learning: A Qualitative Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18639v1
- Date: Fri, 26 Jul 2024 10:09:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-29 13:50:27.537593
- Title: Vulnerability Detection in Ethereum Smart Contracts via Machine Learning: A Qualitative Analysis
- Title（参考訳）: 機械学習によるEthereumスマートコントラクトの脆弱性検出:定性解析
- Authors: Dalila Ressi, Alvise Spanò, Lorenzo Benetollo, Carla Piazza, Michele Bugliesi, Sabina Rossi,
- Abstract要約: スマートコントラクトに対する機械学習の脆弱性検出における技術の現状を分析する。
スマートコントラクトにおける脆弱性検出の精度,スコープ,効率を高めるためのベストプラクティスについて議論する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Smart contracts are central to a myriad of critical blockchain applications, from financial transactions to supply chain management. However, their adoption is hindered by security vulnerabilities that can result in significant financial losses. Most vulnerability detection tools and methods available nowadays leverage either static analysis methods or machine learning. Unfortunately, as valuable as they are, both approaches suffer from limitations that make them only partially effective. In this survey, we analyze the state of the art in machine-learning vulnerability detection for Ethereum smart contracts, by categorizing existing tools and methodologies, evaluating them, and highlighting their limitations. Our critical assessment unveils issues such as restricted vulnerability coverage and dataset construction flaws, providing us with new metrics to overcome the difficulties that restrain a sound comparison of existing solutions. Driven by our findings, we discuss best practices to enhance the accuracy, scope, and efficiency of vulnerability detection in smart contracts. Our guidelines address the known flaws while at the same time opening new avenues for research and development. By shedding light on current challenges and offering novel directions for improvement, we contribute to the advancement of secure smart contract development and blockchain technology as a whole.
- Abstract（参考訳）: スマートコントラクトは、金融トランザクションからサプライチェーン管理に至るまで、無数の重要なブロックチェーンアプリケーションの中心です。
しかし、彼らの採用はセキュリティ上の脆弱性によって妨げられ、大きな損失をもたらす可能性がある。
現在利用可能なほとんどの脆弱性検出ツールとメソッドは、静的解析方法か機械学習のいずれかを利用している。
残念なことに、どちらのアプローチも価値あるものであるように、部分的に有効にしかならない制限に悩まされている。
本調査では,既存のツールや方法論を分類し,評価し,制限を強調することによって,Ethereumスマートコントラクトのマシンラーニング脆弱性検出の最先端を解析する。
私たちのクリティカルアセスメントは、制限された脆弱性カバレッジやデータセット構築上の欠陥といった問題を明らかにし、既存のソリューションの健全な比較を抑える上での困難を克服する新たな指標を提供します。
この結果から,スマートコントラクトにおける脆弱性検出の精度,スコープ,効率を高めるためのベストプラクティスについて議論した。
本ガイドラインは, 既知の欠陥に対処すると同時に, 研究開発の新たな道を開くものである。
現在の課題に光を当て、改善のための新たな方向性を提供することで、セキュアなスマートコントラクト開発とブロックチェーン技術全体の進歩に貢献します。
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