論文の概要: Detecting Buggy Contracts via Smart Testing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04597v1
- Date: Fri, 6 Sep 2024 20:09:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-10 21:42:30.203990
- Title: Detecting Buggy Contracts via Smart Testing
- Title（参考訳）: スマートテストによるバギーコントラクトの検出
- Authors: Sally Junsong Wang, Jianan Yao, Kexin Pei, Hidedaki Takahashi, Junfeng Yang,
- Abstract要約: 本稿では,スマートコントラクトの動的解析を支援するために,SmartSysと呼ばれる自己決定基盤モデルに基づくシステムを提案する。
鍵となる考え方は、異なる動的分析技術のパフォーマンスボトルネックについて基礎モデルに教えることであり、適切なテクニックを予測し、効果的なファズターゲットを生成することができる。
SmartSysの興味深い結果は以下のとおりである。
スマートコントラクトプロトコルの脆弱性を発見し、11のツールを脱し、1年以上にわたって複数の監査を生き延びた。
ベースラインと比較して、現実世界のベンチマークでカバー範囲を最大14.3%改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.421353895657132
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Smart contracts are susceptible to critical vulnerabilities. Hybrid dynamic analyses, such as concolic execution assisted fuzzing and foundation model assisted fuzzing, have emerged as highly effective testing techniques for smart contract bug detection recently. This hybrid approach has shown initial promise in real-world benchmarks, but it still suffers from low scalability to find deep bugs buried in complex code patterns. We observe that performance bottlenecks of existing dynamic analyses and model hallucination are two main factors limiting the scalability of this hybrid approach in finding deep bugs. To overcome the challenges, we design an interactive, self-deciding foundation model based system, called SmartSys, to support hybrid smart contract dynamic analyses. The key idea is to teach foundation models about performance bottlenecks of different dynamic analysis techniques, making it possible to forecast the right technique and generates effective fuzz targets that can reach deep, hidden bugs. To prune hallucinated, incorrect fuzz targets, SmartSys feeds foundation models with feedback from dynamic analysis during compilation and at runtime. The interesting results of SmartSys include: i) discovering a smart contract protocol vulnerability that has escaped eleven tools and survived multiple audits for over a year; ii) improving coverage by up to 14.3\% on real-world benchmarks compared to the baselines.
- Abstract（参考訳）: スマートコントラクトは、重大な脆弱性の影響を受けやすい。
近年,スマートコントラクトバグ検出のための高効率な試験手法として,ココリック実行支援ファジングやファンデーションモデル支援ファジングなどのハイブリッド動的解析が登場している。
このハイブリッドなアプローチは、現実世界のベンチマークで最初の約束を示しているが、複雑なコードパターンに埋もれた深いバグを見つけるためのスケーラビリティの低下に悩まされている。
我々は、既存の動的解析とモデル幻覚のパフォーマンスボトルネックが、このハイブリッドアプローチによる深いバグ発見のスケーラビリティを制限する2つの主要な要因であると考えている。
これらの課題を克服するために,SmartSysと呼ばれる対話型自己決定基盤モデルベースシステムを構築し,ハイブリッドスマートコントラクトの動的解析をサポートする。
鍵となる考え方は、異なる動的分析テクニックのパフォーマンスボトルネックについて基礎モデルに教えることであり、適切なテクニックを予測し、深い、隠れたバグに到達可能な効果的なファズターゲットを生成することができる。
幻覚的で不正なファズターゲットを掘り起こすために、SmartSysはコンパイル時と実行時に動的解析からフィードバックを得て基礎モデルをフィードする。
SmartSysの興味深い結果は以下のとおりである。
一 スマートコントラクトプロトコルの脆弱性で、11のツールを脱却し、複数回の監査を一年以上生き延びたこと。
ii) ベースラインと比較して、実世界のベンチマークで14.3\%までカバレッジを改善すること。
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