論文の概要: SmartShift: A Secure and Efficient Approach to Smart Contract Migration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09315v1
• Date: Sat, 12 Apr 2025 19:28:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:55:30.262270
• Title: SmartShift: A Secure and Efficient Approach to Smart Contract Migration
• Title（参考訳）: SmartShift: スマートコントラクトマイグレーションに対するセキュアで効率的なアプローチ
• Authors: Tahrim Hossain, Faisal Haque Bappy, Tarannum Shaila Zaman, Raiful Hasan, Tariqul Islam,
• Abstract要約: SmartShiftはセキュアで効率的なスマートコントラクト移行を可能にするフレームワークである。 SmartShiftは、堅牢なセキュリティを確保しながら、マイグレーションのダウンタイムを大幅に削減します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18641315013048293
• License:
• Abstract: Blockchain and smart contracts have emerged as revolutionary technologies transforming distributed computing. While platform evolution and smart contracts' inherent immutability necessitate migrations both across and within chains, migrating the vast amounts of critical data in these contracts while maintaining data integrity and minimizing operational disruption presents a significant challenge. To address these challenges, we present SmartShift, a framework that enables secure and efficient smart contract migrations through intelligent state partitioning and progressive function activation, preserving operational continuity during transitions. Our comprehensive evaluation demonstrates that SmartShift significantly reduces migration downtime while ensuring robust security, establishing a foundation for efficient and secure smart contract migration systems.
• Abstract（参考訳）: ブロックチェーンとスマートコントラクトは、分散コンピューティングを変革する革命的な技術として現れています。 プラットフォームの発展とスマートコントラクトの固有の不変性はチェーン間の移行を必要とするが、データの完全性を維持し、運用上の障害を最小限に抑えながら、これらのコントラクト内の大量のクリティカルデータを移行することは、大きな課題である。 これらの課題に対処するため、SmartShiftという、インテリジェントな状態分割とプログレッシブ関数のアクティベーションを通じて、セキュアで効率的なスマートコントラクトマイグレーションを可能にするフレームワークを紹介します。 包括的な評価では、SmartShiftは、堅牢なセキュリティを確保しながら、マイグレーションのダウンタイムを大幅に削減し、効率的なセキュアなスマートコントラクトマイグレーションシステムの基礎を確立しています。

関連論文リスト

• Towards Robust Stability Prediction in Smart Grids: GAN-based Approach under Data Constraints and Adversarial Challenges [53.2306792009435]
  本稿では,安定したデータのみを用いて,スマートグリッドの不安定性を検出する新しいフレームワークを提案する。 ジェネレータはGAN(Generative Adversarial Network)に依存しており、ジェネレータは不安定なデータを生成するために訓練される。 我々の解は、実世界の安定と不安定なサンプルからなるデータセットでテストされ、格子安定性の予測において最大97.5%、敵攻撃の検出において最大98.9%の精度を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-27T20:48:25Z)
• Mobile-Agent-E: Self-Evolving Mobile Assistant for Complex Tasks [85.48034185086169]
  Mobile-Agent-Eは、過去の経験を通じて自己進化できる階層的なマルチエージェントフレームワークである。 Mobile-Agent-Eは従来の最先端アプローチよりも22%の絶対的な改善を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-20T20:35:46Z)
• 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)
• SEAM: A Secure Automated and Maintainable Smart Contract Upgrade Framework [0.19999259391104385]
  ダイヤモンドパターンを用いた標準ソリデーティ契約のアップグレード可能なバージョンへの変換を自動化する新しいフレームワークSEAMを提案する。 SEAMはアップグレードプロセスを単純化し、関数セレクタの衝突とストレージスロットの衝突という2つの主要な脆弱性に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-01T05:43:59Z)
• Blockchain-based Pseudonym Management for Vehicle Twin Migrations in Vehicular Edge Metaverse [73.79237826420925]
  Vehicle Twins(VT)は、VMUの運転安全性と車載満足度を改善するために、貴重なメタバースサービスを提供している。 中断しないメタバース体験を維持するためには、VTは車両の動きに従ってエッジサーバ間で移動する必要がある。 これにより、車両のエッジメタバース間の動的通信中にプライバシー侵害が懸念される可能性がある。 既存の偽名管理手法は、車両のエッジメタバースにおける広範囲な偽名要求を満たすには不十分である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-22T15:31:37Z)
• SmartML: Towards a Modeling Language for Smart Contracts [0.3277163122167434]
  本稿では,プラットフォームに依存しない,理解しやすいスマートコントラクトのモデリング言語であるSmartMLを提案する。 セキュリティ脆弱性に対処する上での役割に焦点をあてて、その形式的意味論と型システムについて詳述する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T11:27:53Z)
• Gradual Verification for Smart Contracts [0.4543820534430522]
  Algosはスマートコントラクトを通じてセキュアなリソーストランザクションを実現する。 従来の検証技術は、包括的なセキュリティ保証の提供に不足している。 本稿では,段階的検証という段階的なアプローチを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-22T12:42:26Z)
• Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Dynamic Avatar Migration in AIoT-enabled Vehicular Metaverses with Trajectory Prediction [70.9337170201739]
  本稿では,その歴史データに基づいて,知的車両の将来の軌跡を予測するモデルを提案する。 提案アルゴリズムは,予測なしでアバタータスクの実行遅延を約25%削減できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-26T13:27:11Z)
• 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)

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。