論文の概要: LLM-BSCVM: An LLM-Based Blockchain Smart Contract Vulnerability Management Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17416v1
• Date: Fri, 23 May 2025 03:05:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 18:08:33.780831
• Title: LLM-BSCVM: An LLM-Based Blockchain Smart Contract Vulnerability Management Framework
• Title（参考訳）: LLM-BSCVM: LLMベースのスマートコントラクト脆弱性管理フレームワーク
• Authors: Yanli Jin, Chunpei Li, Peng Fan, Peng Liu, Xianxian Li, Chen Liu, Wangjie Qiu,
• Abstract要約: LLM-BSCVMは、大規模言語モデルに基づくスマートコントラクトの脆弱性管理フレームワークである。 Web 3.0エコシステムに対して、エンドツーエンドの脆弱性検出、分析、修復、評価機能を提供する。 脆弱性検出の精度を実現し、ベンチマークデータセットではF1スコアが91%を超えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.88442044992561
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Smart contracts are a key component of the Web 3.0 ecosystem, widely applied in blockchain services and decentralized applications. However, the automated execution feature of smart contracts makes them vulnerable to potential attacks due to inherent flaws, which can lead to severe security risks and financial losses, even threatening the integrity of the entire decentralized finance system. Currently, research on smart contract vulnerabilities has evolved from traditional program analysis methods to deep learning techniques, with the gradual introduction of Large Language Models. However, existing studies mainly focus on vulnerability detection, lacking systematic cause analysis and Vulnerability Repair. To address this gap, we propose LLM-BSCVM, a Large Language Model-based smart contract vulnerability management framework, designed to provide end-to-end vulnerability detection, analysis, repair, and evaluation capabilities for Web 3.0 ecosystem. LLM-BSCVM combines retrieval-augmented generation technology and multi-agent collaboration, introducing a three-stage method of Decompose-Retrieve-Generate. This approach enables smart contract vulnerability management through the collaborative efforts of six intelligent agents, specifically: vulnerability detection, cause analysis, repair suggestion generation, risk assessment, vulnerability repair, and patch evaluation. Experimental results demonstrate that LLM-BSCVM achieves a vulnerability detection accuracy and F1 score exceeding 91\% on benchmark datasets, comparable to the performance of state-of-the-art (SOTA) methods, while reducing the false positive rate from 7.2\% in SOTA methods to 5.1\%, thus enhancing the reliability of vulnerability management. Furthermore, LLM-BSCVM supports continuous security monitoring and governance of smart contracts through a knowledge base hot-swapping dynamic update mechanism.
• Abstract（参考訳）: スマートコントラクトはWeb 3.0エコシステムの重要なコンポーネントであり、ブロックチェーンサービスや分散アプリケーションに広く適用されている。 しかし、スマートコントラクトの自動実行機能によって、固有の欠陥による潜在的な攻撃に対して脆弱になり、深刻なセキュリティリスクと財政的損失を招き、分散化された金融システム全体の完全性を脅かすことさえある。 現在、スマートコントラクトの脆弱性の研究は、従来のプログラム分析手法からディープラーニング技術へと進化し、段階的に大規模言語モデルが導入されている。 しかし、既存の研究では主に脆弱性の検出に焦点が当てられ、系統的な原因分析と脆弱性修復が欠如している。 このギャップに対処するため、私たちはLLM-BSCVMを提案します。LLM-BSCVMは、大規模言語モデルに基づくスマートコントラクトの脆弱性管理フレームワークで、Web 3.0エコシステムのエンドツーエンドの脆弱性検出、分析、修復、評価機能を提供するように設計されています。 LLM-BSCVMは、検索強化された生成技術とマルチエージェントコラボレーションを組み合わせることで、3段階のDecompose-Retrieve-Generateを導入する。 このアプローチは、脆弱性検出、原因分析、修正提案生成、リスク評価、脆弱性修正、パッチ評価という、6つのインテリジェントエージェントの協力によるスマートコントラクトの脆弱性管理を可能にする。 実験により, LLM-BSCVM は脆弱性検出精度を達成し, F1 スコアはベンチマークデータセット上で 91 % を超え, 最先端(SOTA) 手法の性能に匹敵するが, 偽陽性率は SOTA 手法の 7.2 % から 5.1 % に減少し, 脆弱性管理の信頼性を高めた。 さらにLLM-BSCVMは,ナレッジベースのホットスワッピング動的更新機構を通じて,スマートコントラクトの継続的セキュリティ監視とガバナンスをサポートする。

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