論文の概要: SmartLLMSentry: A Comprehensive LLM Based Smart Contract Vulnerability Detection Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19234v1
• Date: Thu, 28 Nov 2024 16:02:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:21:10.996290
• Title: SmartLLMSentry: A Comprehensive LLM Based Smart Contract Vulnerability Detection Framework
• Title（参考訳）: SmartLLMSentry: LLMベースのスマートコントラクト脆弱性検出フレームワーク
• Authors: Oualid Zaazaa, Hanan El Bakkali,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を利用したスマートコントラクト脆弱性検出手法であるSmartLLMSentryを紹介する。 モデルトレーニングと評価のために、ランダムに選択された5つの脆弱性の特別なデータセットを作成しました。 その結果, GPT-4 はルール生成における GPT-3 と比較して, 精度が 91.1% であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Smart contracts are essential for managing digital assets in blockchain networks, highlighting the need for effective security measures. This paper introduces SmartLLMSentry, a novel framework that leverages large language models (LLMs), specifically ChatGPT with in-context training, to advance smart contract vulnerability detection. Traditional rule-based frameworks have limitations in integrating new detection rules efficiently. In contrast, SmartLLMSentry utilizes LLMs to streamline this process. We created a specialized dataset of five randomly selected vulnerabilities for model training and evaluation. Our results show an exact match accuracy of 91.1% with sufficient data, although GPT-4 demonstrated reduced performance compared to GPT-3 in rule generation. This study illustrates that SmartLLMSentry significantly enhances the speed and accuracy of vulnerability detection through LLMdriven rule integration, offering a new approach to improving Blockchain security and addressing previously underexplored vulnerabilities in smart contracts.
• Abstract（参考訳）: ブロックチェーンネットワークにおけるデジタル資産の管理にはスマートコントラクトが不可欠であり、効果的なセキュリティ対策の必要性を強調している。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を利用した新しいフレームワークであるSmartLLMSentryを紹介する。 従来のルールベースのフレームワークは、新しい検出ルールを効率的に統合する際の制限がある。 対照的にSmartLLMSentryはこのプロセスの合理化にLLMを使用している。 モデルトレーニングと評価のために、ランダムに選択された5つの脆弱性の特別なデータセットを作成しました。 その結果, GPT-4 はルール生成における GPT-3 と比較して, 精度が 91.1% であることがわかった。 この研究は、SmartLLMSentryがLSM駆動型ルール統合による脆弱性検出のスピードと正確性を大幅に向上し、Blockchainセキュリティを改善し、スマートコントラクトの未調査脆弱性に対処する新たなアプローチを提供することを示している。

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