論文の概要: Smart-LLaMA: Two-Stage Post-Training of Large Language Models for Smart Contract Vulnerability Detection and Explanation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06221v1
• Date: Sat, 09 Nov 2024 15:49:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:13:04.547365
• Title: Smart-LLaMA: Two-Stage Post-Training of Large Language Models for Smart Contract Vulnerability Detection and Explanation
• Title（参考訳）: Smart-LLaMA:スマートコントラクト脆弱性検出と説明のための大規模言語モデルの2段階後評価
• Authors: Lei Yu, Shiqi Chen, Hang Yuan, Peng Wang, Zhirong Huang, Jingyuan Zhang, Chenjie Shen, Fengjun Zhang, Li Yang, Jiajia Ma,
• Abstract要約: 既存のスマートコントラクトの脆弱性検出方法は3つの大きな問題に直面している。 データセットの十分な品質、詳細な説明と正確な脆弱性位置の欠如。 LLaMA言語モデルに基づく高度な検出手法であるSmart-LLaMAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.39496709865097
• License:
• Abstract: With the rapid development of blockchain technology, smart contract security has become a critical challenge. Existing smart contract vulnerability detection methods face three main issues: (1) Insufficient quality of datasets, lacking detailed explanations and precise vulnerability locations. (2) Limited adaptability of large language models (LLMs) to the smart contract domain, as most LLMs are pre-trained on general text data but minimal smart contract-specific data. (3) Lack of high-quality explanations for detected vulnerabilities, as existing methods focus solely on detection without clear explanations. These limitations hinder detection performance and make it harder for developers to understand and fix vulnerabilities quickly, potentially leading to severe financial losses. To address these problems, we propose Smart-LLaMA, an advanced detection method based on the LLaMA language model. First, we construct a comprehensive dataset covering four vulnerability types with labels, detailed explanations, and precise vulnerability locations. Second, we introduce Smart Contract-Specific Continual Pre-Training, using raw smart contract data to enable the LLM to learn smart contract syntax and semantics, enhancing their domain adaptability. Furthermore, we propose Explanation-Guided Fine-Tuning, which fine-tunes the LLM using paired vulnerable code and explanations, enabling both vulnerability detection and reasoned explanations. We evaluate explanation quality through LLM and human evaluation, focusing on Correctness, Completeness, and Conciseness. Experimental results show that Smart-LLaMA outperforms state-of-the-art baselines, with average improvements of 6.49% in F1 score and 3.78% in accuracy, while providing reliable explanations.
• Abstract（参考訳）: ブロックチェーン技術の急速な発展により、スマートコントラクトのセキュリティは重要な課題となっている。 既存のスマートコントラクトの脆弱性検出方法は、(1)データセットの十分な品質、詳細な説明の欠如、そして正確な脆弱性位置の3つの問題に直面している。 2)大言語モデル(LLM)のスマートコントラクト領域への適応性は限定的であり,ほとんどのLLMは汎用テキストデータで事前訓練されているが,最小限のスマートコントラクト固有データである。 (3) 検出された脆弱性に対する高品質な説明の欠如。 これらの制限により、検出のパフォーマンスが損なわれ、開発者が脆弱性を素早く理解し、修正することが難しくなり、深刻な財務損失につながる可能性がある。 この問題を解決するために,LLaMA言語モデルに基づく高度な検出手法であるSmart-LLaMAを提案する。 まず、ラベル、詳細な説明、正確な脆弱性位置を含む4つの脆弱性タイプをカバーする包括的データセットを構築する。 第2に、LLMがスマートコントラクト構文とセマンティクスを学習できるように、生のスマートコントラクトデータを使用して、Smart Contract-Specific Continual Pre-Trainingを導入し、ドメイン適応性を高めます。 さらに,2つの脆弱性のあるコードと説明を用いてLLMを微調整し,脆弱性検出と解析的説明の両方を可能にするExplaination-Guided Fine-Tuningを提案する。 我々は,LLMと人的評価による説明品質の評価を行い,正確性,完全性,簡潔性に着目した。 実験の結果、Smart-LLaMAは最先端のベースラインより優れており、F1のスコアが6.49%、精度が3.78%向上し、信頼性の高い説明を提供している。

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