論文の概要: Strengthening DeFi Security: A Static Analysis Approach to Flash Loan Vulnerabilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01230v1
• Date: Sat, 02 Nov 2024 12:42:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:45:46.193892
• Title: Strengthening DeFi Security: A Static Analysis Approach to Flash Loan Vulnerabilities
• Title（参考訳）: DeFiセキュリティを強化する - Flash Loanの脆弱性に対する静的解析アプローチ
• Authors: Ka Wai Wu,
• Abstract要約: 我々はフラッシュローンによる価格操作の脆弱性を検出する高度なフレームワークであるFlashDeFierを紹介した。 FlashDeFierは、テナントソースとシンクの範囲を広げ、DeFiプロトコルをまたいだデータフローの包括的な分析を可能にする。 著名なDeFiインシデントのデータセットに対してテストされたFlashDeFierは、価格操作の脆弱性の76.4%を特定し、DeFiTainterよりも30%改善している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The rise of Decentralized Finance (DeFi) has brought novel financial opportunities but also exposed serious security vulnerabilities, with flash loans frequently exploited for price manipulation attacks. These attacks, leveraging the atomic nature of flash loans, allow malicious actors to manipulate DeFi protocol oracles and pricing mechanisms within a single transaction, causing substantial financial losses. Traditional smart contract analysis tools address some security risks but often struggle to detect the complex, inter-contract dependencies that make flash loan attacks challenging to identify. In response, we introduce FlashDeFier, an advanced detection framework that enhances static taint analysis to target price manipulation vulnerabilities arising from flash loans. FlashDeFier expands the scope of taint sources and sinks, enabling comprehensive analysis of data flows across DeFi protocols. The framework constructs detailed inter-contract call graphs to capture sophisticated data flow patterns, significantly improving detection accuracy. Tested against a dataset of high-profile DeFi incidents, FlashDeFier identifies 76.4% of price manipulation vulnerabilities, marking a 30% improvement over DeFiTainter. These results highlight the importance of adaptive detection frameworks that evolve alongside DeFi threats, underscoring the need for hybrid approaches combining static, dynamic, and symbolic analysis methods for resilient DeFi security.
• Abstract（参考訳）: 分散ファイナンス(DeFi)の台頭は、新たな金融機会をもたらしたが、深刻なセキュリティ上の脆弱性も露呈し、フラッシュローンは価格操作攻撃に頻繁に利用されるようになった。 これらの攻撃はフラッシュローンのアトミックな性質を活用し、悪意あるアクターが単一トランザクション内でDeFiプロトコルのオーラクルと価格設定メカニズムを操作できるようにする。 従来のスマートコントラクト分析ツールは、いくつかのセキュリティリスクに対処するが、フラッシュローン攻撃の特定を難しくする、複雑な、契約間依存関係の検出に苦慮することが多い。 これに対し、フラッシュローンによる価格操作の脆弱性をターゲットとした静的なテナント分析を強化する、高度な検出フレームワークであるFlashDeFierを紹介した。 FlashDeFierは、テナントソースとシンクの範囲を広げ、DeFiプロトコルをまたいだデータフローの包括的な分析を可能にする。 このフレームワークは、洗練されたデータフローパターンをキャプチャし、検出精度を大幅に向上するために、契約間コールグラフを詳細に構築する。 著名なDeFiインシデントのデータセットに対してテストされたFlashDeFierは、価格操作の脆弱性の76.4%を特定し、DeFiTainterよりも30%改善している。 これらの結果は、DeFiの脅威と共に進化する適応検出フレームワークの重要性を強調し、レジリエントなDeFiセキュリティのために静的、動的、象徴的な分析手法を組み合わせたハイブリッドアプローチの必要性を強調している。

関連論文リスト

• Towards Resource-Efficient Federated Learning in Industrial IoT for Multivariate Time Series Analysis [50.18156030818883]
  異常と欠落したデータは、産業応用における厄介な問題を構成する。 ディープラーニングによる異常検出が重要な方向として現れている。 エッジデバイスで収集されたデータは、ユーザのプライバシを含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-06T15:38:31Z)
• PriRoAgg: Achieving Robust Model Aggregation with Minimum Privacy Leakage for Federated Learning [49.916365792036636]
  フェデレートラーニング(FL)は、大規模分散ユーザデータを活用する可能性から、最近大きな勢いを増している。 送信されたモデル更新は、センシティブなユーザ情報をリークする可能性があり、ローカルなトレーニングプロセスの集中的な制御の欠如は、モデル更新に対する悪意のある操作の影響を受けやすいグローバルモデルを残します。 我々は、Lagrange符号化計算と分散ゼロ知識証明を利用した汎用フレームワークPriRoAggを開発し、集約されたプライバシを満たすとともに、幅広いロバストな集約アルゴリズムを実行する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-12T03:18:08Z)
• DeFiTail: DeFi Protocol Inspection through Cross-Contract Execution Analysis [4.891180928768215]
  DeFi(Decentralized Finance)プロトコルは、ブロックチェーン上に開発された暗号通貨で、デジタル資産を管理する。 本稿では,DeFiTailを提案する。DeFiTailは,ディープラーニングを利用してアクセス制御とフラッシュローンのエクスプロイトを検出する最初のフレームワークである。 DeFiTailは98.39%のアクセス制御、97.43%のフラッシュローンのエクスプロイトを達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-17T18:14:19Z)
• Enabling Privacy-Preserving Cyber Threat Detection with Federated Learning [4.475514208635884]
  本研究は, プライバシー保護型サイバー脅威検出のための学習の可能性について, 有効性, ビザンチンレジリエンス, 効率の観点から, 体系的に検証した。 FLトレーニングされた検出モデルは、中央訓練された検出モデルに匹敵する性能が得られることを示す。 現実的な脅威モデルの下では、FLはデータ中毒とモデル中毒の両方の攻撃に対して抵抗性があることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T01:16:56Z)
• FaultGuard: A Generative Approach to Resilient Fault Prediction in Smart Electrical Grids [53.2306792009435]
  FaultGuardは、障害タイプとゾーン分類のための最初のフレームワークであり、敵攻撃に耐性がある。 本稿では,ロバスト性を高めるために,低複雑性故障予測モデルとオンライン逆行訓練手法を提案する。 本モデルでは,耐故障予測ベンチマークの最先端を最大0.958の精度で上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T08:51:23Z)
• Starlit: Privacy-Preserving Federated Learning to Enhance Financial Fraud Detection [2.436659710491562]
  Federated Learning(FL)は、さまざまなクライアントとローカルデータの間で協調的なモデルトレーニングを可能にする、データ最小化のアプローチである。 不正な金融取引を識別するための最先端のFLソリューションは、以下の制限のサブセットを示している。 Starlitは,これらの制限を克服する,スケーラブルなプライバシ保護機構である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-19T15:37:11Z)
• A Novel Federated Learning-Based IDS for Enhancing UAVs Privacy and Security [1.2999518604217852]
  フライングアドホックネットワーク(FANET)内で運用されている無人航空機(UAV)は、これらのネットワークの動的で分散的な性質のためにセキュリティ上の問題に直面している。 以前の研究では、すべてのデバイスからのデータを保存し分析する中心的なエンティティとして、集中的な侵入検出に主に焦点が当てられていた。 本稿では、FANETにおける集中型システムによる課題に対処するFL-IDS(Federated Learning-based Intrusion Detection System)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T08:50:25Z)
• FlashSyn: Flash Loan Attack Synthesis via Counter Example Driven Approximation [4.639819221995903]
  分散型金融(DeFi)では、貸し手は借り手にフラッシュローンを提供することができる。 普通ローンとは異なり、フラッシュローンは借主が担保預金なしで大きな資産を借りることを可能にする。 悪意ある敵はフラッシュローンを使って大規模な資産を集め、脆弱なDeFiプロトコルを悪用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-21T19:56:54Z)
• Improving robustness of jet tagging algorithms with adversarial training [56.79800815519762]
  本研究では,フレーバータグ付けアルゴリズムの脆弱性について,敵攻撃による検証を行った。 シミュレーション攻撃の影響を緩和する対人訓練戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-25T19:57:19Z)
• RoFL: Attestable Robustness for Secure Federated Learning [59.63865074749391]
  フェデレートラーニング(Federated Learning)により、多数のクライアントが、プライベートデータを共有することなく、ジョイントモデルをトレーニングできる。 クライアントのアップデートの機密性を保証するため、フェデレートラーニングシステムはセキュアなアグリゲーションを採用している。 悪意のあるクライアントに対する堅牢性を向上させるセキュアなフェデレート学習システムであるRoFLを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-07T15:42:49Z)
• ESCORT: Ethereum Smart COntRacTs Vulnerability Detection using Deep Neural Network and Transfer Learning [80.85273827468063]
  既存の機械学習ベースの脆弱性検出方法は制限され、スマートコントラクトが脆弱かどうかのみ検査される。 スマートコントラクトのための初のDeep Neural Network(DNN)ベースの脆弱性検出フレームワークであるESCORTを提案する。 ESCORTは6種類の脆弱性に対して平均95%のF1スコアを達成し,検出時間は契約あたり0.02秒であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-23T15:04:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。