論文の概要: Smart Contracts for SMEs and Large Companies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.22619v1
• Date: Wed, 28 May 2025 17:40:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 17:35:50.769426
• Title: Smart Contracts for SMEs and Large Companies
• Title（参考訳）: 中小企業と大企業のスマートコントラクト
• Authors: C. G. Liu, P. Bodorik, D. Jutla,
• Abstract要約: このアプローチは、小さなIT能力を持つ中小企業から、ブロックチェーンスマートコントラクトを使用したIT企業まで、スマートコントラクトによるコラボレーションをサポートするためにどのように使用されているかを示します。 また、ブロックチェーン技術やスマートコントラクト開発に関する知識を必要としないBPMNモデラーによって、特定のアプリケーションでスマートコントラクトを生成するためにこのアプローチがどのように使用されるかを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Research on blockchains addresses multiple issues, with one being writing smart contracts. In our previous research we described methodology and a tool to generate, in automated fashion, smart contracts from BPMN models. The generated smart contracts provide support for multi-step transactions that facilitate repair/upgrade of smart contracts. In this paper we show how the approach is used to support collaborations via smart contracts for companies ranging from SMEs with little IT capabilities to companies with IT using blockchain smart contracts. Furthermore, we also show how the approach is used for certain applications to generate smart contracts by a BPMN modeler who does not need any knowledge of blockchain technology or smart contract development - thus we are hoping to facilitate democratization of smart contracts and blockchain technology.
• Abstract（参考訳）: ブロックチェーンの研究は、スマートコントラクトを書くことを含む、複数の問題に対処する。 前回の研究では、BPMNモデルからスマートコントラクトを自動生成する方法論とツールについて説明しました。 生成されたスマートコントラクトは、スマートコントラクトの修復/アップグレードを容易にするマルチステップトランザクションをサポートする。 本稿では、小規模IT能力の中小企業から、ブロックチェーンスマートコントラクトを使用したIT企業に至るまで、スマートコントラクトによるコラボレーションを支援するために、このアプローチがどのように使用されているかを示す。 さらに、このアプローチが、ブロックチェーン技術やスマートコントラクト開発の知識を必要としないBPMNモデラーによってスマートコントラクトを生成するために、特定のアプリケーションにどのように使用されているかも示しています。

関連論文リスト

• Versioned Analysis of Software Quality Indicators and Self-admitted Technical Debt in Ethereum Smart Contracts with Ethstractor [2.052808596154225]
  本稿では、バージョン管理されたスマートコントラクトのデータセットを収集する最初のスマートコントラクト収集ツールであるEthstractorを提案する。 収集されたデータセットは、スマートコントラクトの脆弱性の指標として、コードメトリクスの信頼性を評価するために使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-22T18:27:29Z)
• Vulnerabilities of smart contracts and mitigation schemes: A Comprehensive Survey [0.6554326244334866]
  本稿では,開発者がセキュアなスマート技術を開発するのを支援することを目的とした,文献レビューと実験報告を組み合わせる。 頻繁な脆弱性とそれに対応する緩和ソリューションのリストを提供する。 サンプルのスマートコントラクト上でそれらを実行し、テストすることで、コミュニティが最も広く使用しているツールを評価します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-28T19:36:53Z)
• Generative AI-enabled Blockchain Networks: Fundamentals, Applications, and Case Study [73.87110604150315]
  Generative Artificial Intelligence(GAI)は、ブロックチェーン技術の課題に対処するための有望なソリューションとして登場した。 本稿では、まずGAI技術を紹介し、そのアプリケーションの概要を説明し、GAIをブロックチェーンに統合するための既存のソリューションについて議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-28T10:46:17Z)
• Empirical Review of Smart Contract and DeFi Security: Vulnerability Detection and Automated Repair [36.46679501556185]
  分散ファイナンス(DeFi)はピアツーピア金融エコシステムとして台頭している。 スマートコントラクトには 膨大な価値があります 攻撃の魅力的なターゲットになります 本稿では,脆弱性検出と自動修復の観点から,スマートコントラクトとDeFiセキュリティの分野における進歩を概観する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-05T17:00:42Z)
• HyMo: Vulnerability Detection in Smart Contracts using a Novel Multi-Modal Hybrid Model [1.16095700765361]
  既存の分析技術は、多数のスマートコントラクトのセキュリティ欠陥を特定することができるが、専門家によって確立された厳格な基準に依存しすぎている。 マルチモーダルなハイブリッドディープラーニングモデルとしてHyMoを提案する。 ハイブリッドHyMoモデルでは,優れたスマートコントラクト脆弱性検出性能が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-25T19:16:21Z)
• ACon$^2$: Adaptive Conformal Consensus for Provable Blockchain Oracles [31.439376852065713]
  スマートコントラクトのパワーはオフチェーンデータとのインタラクションによって実現され、それによってブロック状態の一貫性を損なう可能性がある。 適応型コンセンサス(ACon$2$)アルゴリズムを提案し,複数のオラクル契約からコンセンサスを導出する。 特に、提案アルゴリズムは、データの不確実性を定量化し、所望の正確性を保証するコンセンサスセットを返す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-17T04:37:24Z)
• An Empirical Study on Real Bug Fixes from Solidity Smart Contract Projects [37.39791127265096]
  46の現実的Solidityスマートコントラクトプロジェクトから,歴史的バグフィックスに関する実証的研究を行った。 この過程で4つの知見を抽出し,これらの4つの疑問を探求する。 私たちは、Solidityスマートコントラクトのバグ修正に対する現在のアプローチを改善するために、実行可能な意味を提供します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-21T14:26:53Z)
• 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)
• A Bytecode-based Approach for Smart Contract Classification [10.483992071557195]
  ブロックチェーンプラットフォームにデプロイされるスマートコントラクトの数は指数関数的に増えているため、ユーザは手動のスクリーニングによって望ましいサービスを見つけることが難しくなっている。 スマートコントラクト分類に関する最近の研究は、契約ソースコードに基づく自然言語処理(NLP)ソリューションに焦点を当てている。 本稿では,これらの問題を解決するために,ソースコードの代わりにコントラクトバイトコードの特徴に基づく分類モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-31T03:00:29Z)
• ESCORT: Ethereum Smart COntRacTs Vulnerability Detection using Deep Neural Network and Transfer Learning [80.85273827468063]
  既存の機械学習ベースの脆弱性検出方法は制限され、スマートコントラクトが脆弱かどうかのみ検査される。 スマートコントラクトのための初のDeep Neural Network(DNN)ベースの脆弱性検出フレームワークであるESCORTを提案する。 ESCORTは6種類の脆弱性に対して平均95%のF1スコアを達成し,検出時間は契約あたり0.02秒であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-23T15:04:44Z)
• Blockchain Enabled Smart Contract Based Applications: Deficiencies with the Software Development Life Cycle Models [0.0]
  スマートコントラクトが格納されるブロックの不変性は、従来のソフトウェア開発ライフサイクル(SDLC)モデルと矛盾する。 本稿では,従来のSDLCモデル6つを最初に検討することによって,この問題に対処する。 発生した問題に対処するためには、新しい標準モデルの開発が緊急に必要である、と同社は主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-21T03:48:46Z)

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。