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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16113v2
• Date: Thu, 24 Apr 2025 08:25:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.837026
• 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: 本研究では,NFTスマートコントラクトの脆弱性を検出するAI駆動型アプローチを提案する。 我々は16,527のパブリックなスマートコントラクトコードを収集し、これらを5つの脆弱性カテゴリに分類した: Risky Mutable Proxy, ERC-721 Reentrancy, Unlimited Minting, Missing Requirements, Public Burn。 ランダムデータ/機能サンプリングとマルチツリー統合によるロバスト性向上のために,ランダムフォレストモデルを実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.378351117969227
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the rapid growth of the NFT market, the security of smart contracts has become crucial. However, existing AI-based detection models for NFT contract vulnerabilities remain limited due to their complexity, while traditional manual methods are time-consuming and costly. This study proposes an AI-driven approach to detect vulnerabilities in NFT smart contracts. We collected 16,527 public smart contract codes, classifying them into five vulnerability categories: Risky Mutable Proxy, ERC-721 Reentrancy, Unlimited Minting, Missing Requirements, and Public Burn. Python-processed data was structured into training/test sets. Using the CART algorithm with Gini coefficient evaluation, we built initial decision trees for feature extraction. A random forest model was implemented to improve robustness through random data/feature sampling and multitree integration. GridSearch hyperparameter tuning further optimized the model, with 3D visualizations demonstrating parameter impacts on vulnerability detection. Results show the random forest model excels in detecting all five vulnerabilities. For example, it identifies Risky Mutable Proxy by analyzing authorization mechanisms and state modifications, while ERC-721 Reentrancy detection relies on external call locations and lock mechanisms. The ensemble approach effectively reduces single-tree overfitting, with stable performance improvements after parameter tuning. This method provides an efficient technical solution for automated NFT contract detection and lays groundwork for scaling AI applications.
• Abstract（参考訳）: NFT市場の急速な成長に伴い、スマートコントラクトのセキュリティが重要になっている。 しかし、既存のAIベースのNFTコントラクトの脆弱性検出モデルは、その複雑さのために制限され、従来の手作業の手法は時間がかかり、コストがかかる。 本研究では,NFTスマートコントラクトの脆弱性を検出するAI駆動型アプローチを提案する。 我々は16,527のパブリックなスマートコントラクトコードを収集し、これらを5つの脆弱性カテゴリに分類した: Risky Mutable Proxy, ERC-721 Reentrancy, Unlimited Minting, Missing Requirements, Public Burn。 Python処理されたデータは、トレーニング/テストセットに構造化された。 Gini係数評価を用いたCARTアルゴリズムを用いて,特徴抽出のための初期決定木を構築した。 ランダムデータ/機能サンプリングとマルチツリー統合によるロバスト性向上のために,ランダムフォレストモデルを実装した。 GridSearchハイパーパラメータチューニングにより、モデルはさらに最適化され、脆弱性検出に対するパラメータの影響を示す3Dビジュアライゼーションが提供されている。 その結果、ランダムな森林モデルは5つの脆弱性すべてを検出するのに優れていることがわかった。 例えば、ECC-721 Reentrancy検出は外部のコール位置とロック機構に依存している。 アンサンブルアプローチは、パラメータチューニング後の安定したパフォーマンス向上とともに、シングルツリーオーバーフィッティングを効果的に削減する。 この方法は、NFT契約の自動検出のための効率的な技術ソリューションを提供し、AIアプリケーションをスケールするための基礎を配置する。

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