論文の概要: An Infrastructure for Systematically Collecting Smart Contract Lineages for Analyses
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20866v1
- Date: Mon, 30 Dec 2024 11:10:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-31 16:02:39.773370
- Title: An Infrastructure for Systematically Collecting Smart Contract Lineages for Analyses
- Title(参考訳): 分析用スマートコントラクトリニアジをシステム的に収集する基盤
- Authors: Fatou Ndiaye Mbodji, Vinny Adjibi, Gervais Mendy, Moustapha Awwalou Diouf, Jacques Klein, Tegawende Bissyande,
- Abstract要約: 既存のプラットフォームには、スマートコントラクトの系統内の前者と後継の関係をトレースする機能がない。
SCLineageは、プロキシ契約を利用してスマートコントラクトの系統を正確に識別し、収集する自動化インフラストラクチャである。
SCLineageSetは、スマートコントラクトの進化に関する広範な研究を促進する、最新のオープンソースデータセットである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.1635449133608486
- License:
- Abstract: Tracking the evolution of smart contracts is a significant challenge, impeding on the advancement of research on smart contract analysis. Indeed, due to the inherent immutability of the underlying blockchain technology, each smart contract update results in a deployment at a new address, breaking the links between versions. Existing platforms like Etherscan lack the capability to trace the predecessor-successor relationships within a smart contract lineage, further hindering empirical research on contract evolution. We address this challenge for the research community towards building a reliable dataset of linked versions for various smart contracts, i.e., lineages: we introduce SCLineage, an automated infrastructure that accurately identifies and collects smart contract lineages by leveraging proxy contracts. We present SCLineageSet, an up-to-date, open-source dataset that facilitates extensive research on smart contract evolution. We illustrate the applicability of our proposal in software engineering research through a case study that explores the evaluation of Locality-Sensitive Hashing (LSH) for forming contract lineages. This example underscores how SCLineage provides valuable insights for future research in the field.
- Abstract(参考訳): スマートコントラクトの進化を追跡することは、スマートコントラクト分析の研究の進歩を妨げる重要な課題である。
実際、基盤となるブロックチェーン技術の不変性のため、各スマートコントラクトのアップデートは、新しいアドレスにデプロイされ、バージョン間のリンクを壊します。
既存のEtherscanのようなプラットフォームには、スマートコントラクトの系統内の先駆者関係をトレースする能力がないため、コントラクトの進化に関する実証研究を妨げている。
SCLineageは、プロキシコントラクトを活用してスマートコントラクトの系統を正確に識別し、収集する自動化インフラストラクチャです。
SCLineageSetは、スマートコントラクトの進化に関する広範な研究を促進する、最新のオープンソースデータセットである。
本稿では,契約系統形成のためのLSH(Locality-Sensitive Hashing)の評価を事例として,ソフトウェア工学研究における提案の適用性について述べる。
この例は、SCLineageが今後の研究にどのように役立つかを示している。
関連論文リスト
- Versioned Analysis of Software Quality Indicators and Self-admitted Technical Debt in Ethereum Smart Contracts with Ethstractor [2.052808596154225]
本稿では、バージョン管理されたスマートコントラクトのデータセットを収集する最初のスマートコントラクト収集ツールであるEthstractorを提案する。
収集されたデータセットは、スマートコントラクトの脆弱性の指標として、コードメトリクスの信頼性を評価するために使用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-22T18:27:29Z) - Contractual Reinforcement Learning: Pulling Arms with Invisible Hands [68.77645200579181]
本稿では,契約設計によるオンライン学習問題において,利害関係者の経済的利益を整合させる理論的枠組みを提案する。
計画問題に対して、遠目エージェントに対する最適契約を決定するための効率的な動的プログラミングアルゴリズムを設計する。
学習問題に対して,契約の堅牢な設計から探索と搾取のバランスに至るまでの課題を解き放つために,非回帰学習アルゴリズムの汎用設計を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-01T16:53:00Z) - Generative AI for Secure and Privacy-Preserving Mobile Crowdsensing [74.58071278710896]
生成AIは、学術分野と産業分野の両方から多くの注目を集めている。
セキュアでプライバシ保護のモバイルクラウドセンシング(SPPMCS)は、データ収集/取得に広く応用されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-17T04:00:58Z) - Vulnerabilities of smart contracts and mitigation schemes: A Comprehensive Survey [0.6554326244334866]
本稿では,開発者がセキュアなスマート技術を開発するのを支援することを目的とした,文献レビューと実験報告を組み合わせる。
頻繁な脆弱性とそれに対応する緩和ソリューションのリストを提供する。
サンプルのスマートコントラクト上でそれらを実行し、テストすることで、コミュニティが最も広く使用しているツールを評価します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-28T19:36:53Z) - Specification Mining for Smart Contracts with Trace Slicing and Predicate Abstraction [10.723903783651537]
過去の取引履歴から契約仕様を推測するための仕様マイニング手法を提案する。
提案手法は,トランザクション履歴から統計的に推測されるプログラム不変量とともに,関数呼び出しの高レベルな挙動自動化を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-20T03:39:51Z) - Formally Verifying a Real World Smart Contract [52.30656867727018]
われわれは、Solidityの最新バージョンで書かれた現実世界のスマートコントラクトを正式に検証できるツールを検索する。
本稿では,最近のSolidityで書かれた実世界のスマートコントラクトを正式に検証できるツールについて紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-05T14:30:21Z) - Semantic Information Marketing in The Metaverse: A Learning-Based
Contract Theory Framework [68.8725783112254]
仮想サービスプロバイダ(VSP)によるインセンティブのメカニズム設計の問題に対処し,センサデータ販売にIoTデバイスを採用。
帯域幅が限られているため,センサIoTデバイスによる配信データを削減するためにセマンティック抽出アルゴリズムを提案する。
本稿では,新しい反復型契約設計を提案し,マルチエージェント強化学習(MARL)の新たな変種を用いて,モデル付き多次元契約問題の解法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-22T15:52:37Z) - Pre-deployment Analysis of Smart Contracts -- A Survey [0.27195102129095]
本稿では,スマートコントラクトの脆弱性と方法に関する文献を体系的にレビューする。
具体的には、スマートコントラクトの脆弱性とメソッドを、それらが対処するプロパティによって列挙し分類します。
異なる手法の強みに関するいくつかのパターンがこの分類プロセスを通して現れる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-15T12:36:56Z) - Deep Smart Contract Intent Detection [5.642524477190184]
textscSmartIntentNNは、スマートコントラクトにおける開発意図を自動的に検出するように設計されたディープラーニングモデルである。
我々は4万以上の現実世界のスマートコントラクトを含むデータセットでtextscSmartIntentNNをトレーニングし、評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-19T15:40:26Z) - Smart Contract Vulnerability Detection: From Pure Neural Network to
Interpretable Graph Feature and Expert Pattern Fusion [48.744359070088166]
従来のスマートコントラクトの脆弱性検出方法は、専門家の規則に大きく依存している。
最近のディープラーニングアプローチはこの問題を軽減するが、有用な専門家の知識をエンコードすることができない。
ソースコードから専門家パターンを抽出する自動ツールを開発する。
次に、深いグラフの特徴を抽出するために、コードをセマンティックグラフにキャストします。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-17T07:12:13Z) - 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。