論文の概要: Impact of Code Transformation on Detection of Smart Contract Vulnerabilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21685v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 03:08:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:42:49.196532
• Title: Impact of Code Transformation on Detection of Smart Contract Vulnerabilities
• Title（参考訳）: コード変換がスマートコントラクト脆弱性の検出に及ぼす影響
• Authors: Cuong Tran Manh, Hieu Dinh Vo,
• Abstract要約: 本稿では,スマートコントラクト脆弱性データセットの量と品質を改善する方法を提案する。 このアプローチは、セマンティックな意味を変えることなくソースコード構造を変更するテクニックである、セマンティックな保存コード変換を中心に展開されている。 改善された結果によると、新たに生成された脆弱性の多くはツールをバイパスでき、偽報告率は最大100%になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: While smart contracts are foundational elements of blockchain applications, their inherent susceptibility to security vulnerabilities poses a significant challenge. Existing training datasets employed for vulnerability detection tools may be limited, potentially compromising their efficacy. This paper presents a method for improving the quantity and quality of smart contract vulnerability datasets and evaluates current detection methods. The approach centers around semantic-preserving code transformation, a technique that modifies the source code structure without altering its semantic meaning. The transformed code snippets are inserted into all potential locations within benign smart contract code, creating new vulnerable contract versions. This method aims to generate a wider variety of vulnerable codes, including those that can bypass detection by current analysis tools. The paper experiments evaluate the method's effectiveness using tools like Slither, Mythril, and CrossFuzz, focusing on metrics like the number of generated vulnerable samples and the false negative rate in detecting these vulnerabilities. The improved results show that many newly created vulnerabilities can bypass tools and the false reporting rate goes up to 100% and increases dataset size minimum by 2.5X.
• Abstract（参考訳）: スマートコントラクトはブロックチェーンアプリケーションの基本的な要素ですが、セキュリティ脆弱性に対する固有の感受性は、大きな課題になります。 脆弱性検出ツールに使用されている既存のトレーニングデータセットは制限され、その有効性を損なう可能性がある。 本稿では,スマートコントラクト脆弱性データセットの量と品質を改善し,現在の検出方法を評価する。 このアプローチは、セマンティックな意味を変えることなくソースコード構造を変更するテクニックである、セマンティックな保存コード変換を中心に展開されている。 変換されたコードスニペットは、良質なスマートコントラクトコード内のすべての潜在的な場所に挿入され、新しい脆弱なコントラクトバージョンを生成する。 この方法は、現在の分析ツールによる検出をバイパスできるコードを含む、より幅広い種類の脆弱なコードを生成することを目的としている。 実験では、Slither、Mythril、CrossFuzzといったツールを用いて、生成された脆弱性サンプルの数や、これらの脆弱性を検出する際の偽陰性率などの指標に焦点を当て、手法の有効性を評価した。 改善された結果によると、新たに生成された脆弱性の多くはツールをバイパスでき、偽報告率は100%まで増加し、データセットサイズを2.5倍に向上する。

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