論文の概要: Automating Comment Generation for Smart Contract from Bytecode

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15270v1
• Date: Wed, 19 Mar 2025 14:45:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:24:47.573781
• Title: Automating Comment Generation for Smart Contract from Bytecode
• Title（参考訳）: Bytecodeからのスマートコントラクトのためのコメント生成の自動化
• Authors: Jianhang Xiang, Zhipeng Gao, Lingfeng Bao, Xing Hu, Jiayuan Chen, Xin Xia,
• Abstract要約: 実際には、コンポーネントにブロックチェーンにデプロイされるスマートコントラクトのわずか13%がソースコードに関連付けられている。 本稿では,スマートコントラクトバイトコードを自動的に自然言語記述に翻訳するSmartBT(Smart Contract Bytecode Translator)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.143538294203026
• License:
• Abstract: Recently, smart contracts have played a vital role in automatic financial and business transactions. To help end users without programming background to better understand the logic of smart contracts, previous studies have proposed models for automatically translating smart contract source code into their corresponding code summaries. However, in practice, only 13% of smart contracts deployed on the Ethereum blockchain are associated with source code. The practical usage of these existing tools is significantly restricted. Considering that bytecode is always necessary when deploying smart contracts, in this paper, we first introduce the task of automatically generating smart contract code summaries from bytecode. We propose a novel approach, named SmartBT (Smart contract Bytecode Translator) for automatically translating smart contract bytecode into fine-grained natural language description directly. Two key challenges are posed for this task: structural code logic hidden in bytecode and the huge semantic gap between bytecode and natural language descriptions. To address the first challenge, we transform bytecode into CFG (Control-Flow Graph) to learn code structural and logic details. Regarding the second challenge, we introduce an information retrieval component to fetch similar comments for filling the semantic gap. Then the structural input and semantic input are used to build an attentional sequence-to-sequence neural network model. The copy mechanism is employed to copy rare words directly from similar comments and the coverage mechanism is employed to eliminate repetitive outputs. The automatic evaluation results show that SmartBT outperforms a set of baselines by a large margin, and the human evaluation results show the effectiveness and potential of SmartBT in producing meaningful and accurate comments for smart contract code from bytecode directly.
• Abstract（参考訳）: 近年,金融・ビジネスの自動取引において,スマートコントラクトが重要な役割を担っている。 スマートコントラクトのロジックをよりよく理解するために,プログラムのバックグラウンドを持たないエンドユーザを支援するため,従来の研究では,スマートコントラクトソースコードを対応するコード要約に自動翻訳するモデルが提案されている。 しかし実際には、Ethereumブロックチェーンにデプロイされるスマートコントラクトのわずか13%がソースコードに関連付けられている。 既存のツールの使用は著しく制限されている。 本稿では、スマートコントラクトのデプロイには、常にバイトコードが必要であることを考慮し、まず、バイトコードからスマートコントラクトコードの要約を自動的に生成するタスクを紹介します。 本稿では,スマートコントラクトバイトコードを自然言語記述に直接翻訳するSmartBT(Smart Contract Bytecode Translator)を提案する。 このタスクには、バイトコードに隠された構造的コードロジックと、バイトコードと自然言語記述の間の巨大なセマンティックギャップという、2つの大きな課題が提起されている。 最初の課題に対処するため、バイトコードをCFG(Control-Flow Graph)に変換し、コード構造とロジックの詳細を学ぶ。 第2の課題については,情報検索コンポーネントを導入し,類似のコメントを抽出して意味的ギャップを埋める。 次に、構造入力と意味入力を使用して、注目シーケンスからシーケンスへのニューラルネットワークモデルを構築する。 コピー機構は、類似したコメントから直接レアワードをコピーするために使用され、カバー機構は繰り返し出力を排除するために使用される。 自動評価の結果,SmartBTはベースラインの集合を大きなマージンで上回り,人間の評価結果は,バイトコードから直接,スマートコントラクトコードに対する有意義で正確なコメントを生成する上で,SmartBTの有効性と可能性を示している。

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