論文の概要: Leveraging Large Language Models and Machine Learning for Smart Contract Vulnerability Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02229v1
- Date: Sat, 04 Jan 2025 08:32:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-07 16:36:50.989925
- Title: Leveraging Large Language Models and Machine Learning for Smart Contract Vulnerability Detection
- Title（参考訳）: スマートコントラクト脆弱性検出のための大規模言語モデルと機械学習の活用
- Authors: S M Mostaq Hossain, Amani Altarawneh, Jesse Roberts,
- Abstract要約: 我々は、モデル性能を比較するために、機械学習アルゴリズムを訓練、テストし、タイプに応じてスマートコントラクトコードを分類する。
我々の研究は、機械学習と大規模言語モデルを組み合わせて、さまざまなスマートコントラクトの脆弱性を検出するリッチで解釈可能なフレームワークを提供します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: As blockchain technology and smart contracts become widely adopted, securing them throughout every stage of the transaction process is essential. The concern of improved security for smart contracts is to find and detect vulnerabilities using classical Machine Learning (ML) models and fine-tuned Large Language Models (LLM). The robustness of such work rests on a labeled smart contract dataset that includes annotated vulnerabilities on which several LLMs alongside various traditional machine learning algorithms such as DistilBERT model is trained and tested. We train and test machine learning algorithms to classify smart contract codes according to vulnerability types in order to compare model performance. Having fine-tuned the LLMs specifically for smart contract code classification should help in getting better results when detecting several types of well-known vulnerabilities, such as Reentrancy, Integer Overflow, Timestamp Dependency and Dangerous Delegatecall. From our initial experimental results, it can be seen that our fine-tuned LLM surpasses the accuracy of any other model by achieving an accuracy of over 90%, and this advances the existing vulnerability detection benchmarks. Such performance provides a great deal of evidence for LLMs ability to describe the subtle patterns in the code that traditional ML models could miss. Thus, we compared each of the ML and LLM models to give a good overview of each models strengths, from which we can choose the most effective one for real-world applications in smart contract security. Our research combines machine learning and large language models to provide a rich and interpretable framework for detecting different smart contract vulnerabilities, which lays a foundation for a more secure blockchain ecosystem.
- Abstract（参考訳）: ブロックチェーン技術とスマートコントラクトが広く採用されるにつれて、トランザクションプロセスのすべての段階において、それらを確保することが不可欠です。
スマートコントラクトのセキュリティ改善の懸念は、古典的な機械学習(ML)モデルと微調整された大規模言語モデル(LLM)を使用して脆弱性を発見し、検出することにある。
そのような作業の堅牢性は、DistilBERTモデルなどの従来の機械学習アルゴリズムと並行して、いくつかのLLMがトレーニングされ、テストされる注釈付き脆弱性を含む、ラベル付きスマートコントラクトデータセットに依存している。
我々は、モデル性能を比較するために、脆弱性タイプに応じてスマートコントラクトコードを分類するために機械学習アルゴリズムを訓練し、テストする。
スマートコントラクトコード分類に特化したLLMを微調整することで、Reentrancy、Integer Overflow、Timestamp Dependency、Dangerous Delegatecallなど、いくつかの既知の脆弱性を検出する場合に、より良い結果が得られるだろう。
最初の実験結果から,我々の微調整LDMは90%以上の精度で他のモデルの精度を上回り,既存の脆弱性検出ベンチマークを進歩させることがわかった。
このようなパフォーマンスは、従来のMLモデルが見逃す可能性のあるコードの微妙なパターンを記述するLLMの能力を示す多くの証拠を提供する。
そこで我々は,MLモデルとLLMモデルを比較し,各モデルの強みを概観した上で,スマートコントラクトセキュリティにおける実世界のアプリケーションに対して,最も効果的なモデルを選択することができる。
私たちの研究は、マシンラーニングと大規模言語モデルを組み合わせて、さまざまなスマートコントラクトの脆弱性を検出するための、リッチで解釈可能なフレームワークを提供しています。
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