論文の概要: Leveraging Fine-Tuned Language Models for Efficient and Accurate Smart Contract Auditing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13918v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 09:09:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:25:57.059441
• Title: Leveraging Fine-Tuned Language Models for Efficient and Accurate Smart Contract Auditing
• Title（参考訳）: スマートコントラクト監査の効率化と高精度化のための微調整言語モデルの活用
• Authors: Zhiyuan Wei, Jing Sun, Zijian Zhang, Xianhao Zhang, Meng Li,
• Abstract要約: 本稿では,スマートコントラクト監査において,より小型で微調整されたモデルを用いて,同等あるいは優れた結果が得られる可能性について検討する。 本稿では,スマートコントラクト監査のための費用対効果の高い特化モデルの開発を目的としたFTSmartAuditフレームワークを紹介する。 コントリビューションには,(1)データ準備,トレーニング,評価,継続的な学習を効率化するシングルタスク学習フレームワーク,(2)ドメイン固有知識蒸留を利用した堅牢なデータセット生成手法,(3)モデルの正確性と堅牢性を維持するための適応型学習戦略などが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.65127016235615
• License:
• Abstract: The rise of blockchain technologies has greatly accelerated the development and deployment of smart contracts. However, their inherent vulnerabilities and susceptibility to bugs have led to significant financial losses, underscoring the challenges in securing smart contracts. While traditional auditing methods are crucial, they often fall short in addressing the increasing complexity and volume of smart contracts. Recent advancements in Large Language Models (LLMs) offer promising solutions for enhancing software auditing by automatically identifying security vulnerabilities. Despite their potential, the practical application of these models is hindered by substantial computational demands. This paper investigates the feasibility of using smaller, fine-tuned models to achieve comparable or even superior results in smart contract auditing. We introduce the FTSmartAudit framework, which is designed to develop cost-effective, specialized models for smart contract auditing through the fine-tuning of LLMs. Our contributions include: (1) a single-task learning framework that streamlines data preparation, training, evaluation, and continuous learning; (2) a robust dataset generation method utilizing domain-special knowledge distillation to produce high-quality datasets from advanced models like GPT-4o; (3) an adaptive learning strategy to maintain model accuracy and robustness; (4) the proven effectiveness of fine-tuned models in detecting specific vulnerabilities and complex logical errors; and (5) a framework that can be extended to other domains requiring LLM solutions. Our experimental results demonstrate that smaller models can surpass state-of-the-art commercial models and tools in detecting vulnerabilities in smart contracts.
• Abstract（参考訳）: ブロックチェーン技術の台頭は、スマートコントラクトの開発と展開を大幅に加速しました。 しかし、その固有の脆弱性とバグへの感受性は、スマートコントラクトの確保における課題を強調し、大きな損失をもたらしている。 従来の監査手法は不可欠だが、スマートコントラクトの複雑さとボリュームの増加に対処するには不足することが多い。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、セキュリティ脆弱性を自動的に識別することによって、ソフトウェア監査を強化するための有望なソリューションを提供する。 その可能性にもかかわらず、これらのモデルの実用的応用は、かなりの計算要求によって妨げられている。 本稿では,スマートコントラクト監査において,より小型で微調整されたモデルを用いて,同等あるいは優れた結果が得られる可能性について検討する。 LLMの微調整によるスマートコントラクト監査のための費用効率の良い特化モデルの開発を目的としたFTSmartAuditフレームワークについて紹介する。 1)データ準備,トレーニング,評価,継続的な学習を効率化するシングルタスク学習フレームワーク,(2)GPT-4oのような高度なモデルから高品質なデータセットを生成するためのドメイン固有知識蒸留を利用した堅牢なデータセット生成手法,(3)モデル精度と堅牢性を維持するための適応型学習戦略,(4)特定の脆弱性や複雑な論理的誤りを検出するための微調整モデルの実証された有効性,(5)LLMソリューションを必要とする他のドメインに拡張可能なフレームワーク。 実験結果から,スマートコントラクトの脆弱性検出において,より小さなモデルが最先端の商用モデルやツールを超越できることが示唆された。

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