論文の概要: EvoChain: A Framework for Tracking and Visualizing Smart Contract Evolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02704v1
- Date: Thu, 03 Apr 2025 15:41:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-04 12:57:39.627139
- Title: EvoChain: A Framework for Tracking and Visualizing Smart Contract Evolution
- Title(参考訳): EvoChain: スマートコントラクトの進化を追跡し視覚化するためのフレームワーク
- Authors: Ilham Qasse, Mohammad Hamdaqa, Björn Þór Jónsson,
- Abstract要約: EvoChainはスマートコントラクトの進化を追跡し視覚化するためのフレームワークである。
データ層、API層、ユーザインターフェース層で構成される。
我々のデータセットは、約13万のアップグレード可能なプロキシと、約15,000の歴史的バージョンを含んでいる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.717789756063617
- License:
- Abstract: Tracking the evolution of smart contracts is challenging due to their immutable nature and complex upgrade mechanisms. We introduce EvoChain, a comprehensive framework and dataset designed to track and visualize smart contract evolution. Building upon data from our previous empirical study, EvoChain models contract relationships using a Neo4j graph database and provides an interactive web interface for exploration. The framework consists of a data layer, an API layer, and a user interface layer. EvoChain allows stakeholders to analyze contract histories, upgrade paths, and associated vulnerabilities by leveraging these components. Our dataset encompasses approximately 1.3 million upgradeable proxies and nearly 15,000 historical versions, enhancing transparency and trust in blockchain ecosystems by providing an accessible platform for understanding smart contract evolution.
- 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、不変性や複雑なアップグレードメカニズムのために難しい。
スマートコントラクトの進化を追跡し視覚化するために設計された、包括的なフレームワークとデータセットであるEvoChainを紹介します。
前回の実証研究のデータに基づいて、EvoChainはNeo4jグラフデータベースを使用して契約関係をモデル化し、探索のためのインタラクティブなWebインターフェースを提供します。
フレームワークはデータ層、API層、ユーザインターフェース層で構成される。
EvoChainは、これらのコンポーネントを利用することで、ステークホルダーがコントラクト履歴、パスのアップグレード、関連する脆弱性を分析することを可能にする。
私たちのデータセットには、約13万のアップグレード可能なプロキシと、約15,000の履歴バージョンが含まれており、スマートコントラクトの進化を理解するためのアクセス可能なプラットフォームを提供することで、ブロックチェーンエコシステムの透明性と信頼性を高めています。
関連論文リスト
- An Infrastructure for Systematically Collecting Smart Contract Lineages for Analyses [3.1635449133608486]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-30T11:10:22Z) - Connecting Large Language Models with Blockchain: Advancing the Evolution of Smart Contracts from Automation to Intelligence [2.2727580420156857]
本稿では,Large Language Modelsをブロックチェーンデータ,sysnameと統合するための普遍的なフレームワークを提案し,実装する。
意味的関連性と真理発見の手法を組み合わせることで,革新的なデータ集約手法であるfuncnameを導入する。
実験結果は、40%の悪意のあるノードであっても、最適なベースラインと比較して平均17.74%の精度でデータ精度を向上させることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-03T08:35:51Z) - AMEX: Android Multi-annotation Expo Dataset for Mobile GUI Agents [50.39555842254652]
我々は,モバイルシナリオにおけるAIエージェントの研究を進めるために,Android Multi-Annotation EXpo (AMEX)を紹介した。
AMEXは110のモバイルアプリケーションから104K以上の高解像度のスクリーンショットで構成されており、複数のレベルでアノテートされている。
AMEXには、GUIインタラクティブな要素接地、GUIスクリーンと要素機能記述、複雑な自然言語命令の3段階のアノテーションが含まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-03T17:59:58Z) - Immutable in Principle, Upgradeable by Design: Exploratory Study of Smart Contract Upgradeability [0.717789756063617]
本研究は、アップグレード可能なコントラクトを特定し、そのアップグレード履歴を調べて、変更に関連するトレンド、好み、課題を明らかにする。
4400万以上の契約を分析した結果、アップグレード可能な特性を持つのはわずか3%、アップグレード中のアップグレードは0.34%に過ぎなかった。
アップグレードとユーザアクティビティの関係は複雑で、進化を超えてスマートコントラクトの使用に大きな影響を与えることが示唆されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-01T17:35:37Z) - A Survey on Self-Evolution of Large Language Models [116.54238664264928]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な分野やインテリジェントエージェントアプリケーションにおいて大きく進歩している。
この問題に対処するために、LLMが自律的に獲得し、洗練し、モデル自身によって生成された経験から学ぶことができる自己進化的アプローチが急速に成長している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-22T17:43:23Z) - Architectural Design for Secure Smart Contract Development [0.0]
ブロックチェーンインフラストラクチャに対するいくつかの攻撃により、数百万ドルが失われ、機密情報が漏洩した。
一般的なソフトウェア脆弱性とブロックチェーンインフラストラクチャに対する攻撃を特定します。
スマートコントラクトを活用した将来のシステムにおいて,より強力なセキュリティ標準を保証するためのモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-03T18:59:17Z) - DARLEI: Deep Accelerated Reinforcement Learning with Evolutionary
Intelligence [77.78795329701367]
本稿では,進化アルゴリズムと並列化強化学習を組み合わせたフレームワークであるDARLEIを提案する。
我々はDARLEIの性能を様々な条件で特徴付け、進化形態の多様性に影響を与える要因を明らかにした。
今後DARLEIを拡張して、よりリッチな環境における多様な形態素間の相互作用を取り入れていきたいと考えています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-08T16:51:10Z) - Adaptive Growth: Real-time CNN Layer Expansion [0.0]
本研究では,データ入力に基づいて,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の畳み込み層を動的に進化させるアルゴリズムを提案する。
厳密なアーキテクチャの代わりに、我々のアプローチはカーネルを畳み込み層に反復的に導入し、様々なデータに対してリアルタイムに応答する。
興味深いことに、我々の教師なしの手法は、さまざまなデータセットにまたがって教師なしの手法を上回った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-06T14:43:58Z) - Backbone is All Your Need: A Simplified Architecture for Visual Object
Tracking [69.08903927311283]
既存のトラッキングアプローチはカスタマイズされたサブモジュールに依存しており、アーキテクチャの選択に事前知識が必要である。
本稿では,コンバータバックボーンを用いた簡易なトラッキングアーキテクチャ(SimTrack)を提案する。
我々のSimTrackは、LaSOT/TNL2Kで2.5%/2.6%のAUCゲインでベースラインを改善し、ベルやホイッスルのない他の特殊な追跡アルゴリズムと競合する結果を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-10T12:20:58Z) - 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) - DIETERpy: a Python framework for The Dispatch and Investment Evaluation
Tool with Endogenous Renewables [62.997667081978825]
DIETERはオープンソースの電力セクターモデルであり、可変再生可能エネルギー源の非常に高いシェアで将来の設定を分析するように設計されている。
システム全体のコストを最小化し、様々な世代の固定および可変コスト、柔軟性、セクター結合オプションを含む。
我々は、GAMS(General Algebraic Modeling System)で記述された既存のモデルバージョンの上に構築されたDIETERpyを紹介し、それをPythonフレームワークで強化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-02T09:27:33Z)
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。