論文の概要: AI-Based Vulnerability Analysis of NFT Smart Contracts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16113v1
• Date: Fri, 18 Apr 2025 08:55:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.835947
• Title: AI-Based Vulnerability Analysis of NFT Smart Contracts
• Title（参考訳）: NFTスマートコントラクトのAIによる脆弱性解析
• Authors: Xin Wang, Xiaoqi Li,
• Abstract要約: スマートコントラクトを処理するためにPythonを使用しました。一方、ファイル名を変更しました。一方、分析とアプリケーションのためにコンテンツのプロセスをバッチ化したのです。 遺伝子係数を用いてデータを解析,ソートし,決定木の初期モデルを得た。 そして,決定木に基づくランダム森林モデルを導入し,同じ量のサンプルを抽象化するから,ランダムに特徴を抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.378351117969227
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the research experiment of this article, our research work is divided into several stages. Firstly, we collected a large number of smart contract codes and classified them, identifying several common defects, including Risky Mutably Porxy, ERC-721 Recentrancy, Unlimited Mining, Missing Requirements, and Public Burns. Secondly, we used Python to process the smart contracts. On the one hand, we modified the file names, and on the other hand, we batched the process of the content for analysis and application. Next, we built a model of the decision tree. Firstly, we carried out the feature extraction. We selected the algorithm and divided the data. After comparing and processing, we chose the CART classification tree to process. By gene coefficient, we analyzed and sorted the data, and got the initial model of the decision tree. Then, we introduced the random forest model on the basis of the decision tree. From abstracting the same amount of samples to selecting features randomly.From adjusting and optimizing parameters to completing the construction of the forest model. Finally, we compared and analyzed the decision tree, random forest, and self-built model in the paper and drew general conclusions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,本研究をいくつかの段階に分けた。 まず、私たちは多数のスマートコントラクトコードを収集し、それらを分類し、リスク可変Porxy、ERC-721 recentrancy、無制限マイニング、欠落要件、パブリックバーンなど、いくつかの一般的な欠陥を特定しました。 次に、Pythonを使ってスマートコントラクトを処理しました。 一方、ファイル名を変更し、その一方で、分析とアプリケーションのためのコンテンツのプロセスをバッチ化しました。 次に、決定ツリーのモデルを構築しました。 まず,特徴抽出を行った。 私たちはアルゴリズムを選択してデータを分割した。 比較と処理の後、我々はCART分類木を選択した。 遺伝子係数を用いてデータを解析,ソートし,決定木の初期モデルを得た。 そして,決定木に基づくランダム森林モデルを導入した。 同じ量のサンプルの抽象化からランダムな特徴の選択に至るまで、パラメータの調整と最適化から森林モデルの構築まで。 最後に,本論文における決定木,無作為林,自己構築モデルを比較し,概説した。

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