論文の概要: Ai-Driven Vulnerability Analysis in Smart Contracts: Trends, Challenges and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06735v1
• Date: Sat, 07 Jun 2025 09:44:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:10.457227
• Title: Ai-Driven Vulnerability Analysis in Smart Contracts: Trends, Challenges and Future Directions
• Title（参考訳）: スマートコントラクトにおけるAI駆動の脆弱性分析:トレンド,課題,今後の方向性
• Authors: Mesut Ozdag,
• Abstract要約: 数値オーバーフロー、再侵入攻撃、不正アクセス許可などの脆弱性は、数百万ドルの損失をもたらしている。 従来のスマートコントラクト監査技術は、拡張性、自動化、開発パターンの進化への適応性の制限に直面しています。 本稿では、機械学習、ディープラーニング、グラフニューラルネットワーク、トランスフォーマーベースモデルに焦点をあて、スマートコントラクトにおける脆弱性検出のための新しいAI駆動技術について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2797210504706914
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Smart contracts, integral to blockchain ecosystems, enable decentralized applications to execute predefined operations without intermediaries. Their ability to enforce trustless interactions has made them a core component of platforms such as Ethereum. Vulnerabilities such as numerical overflows, reentrancy attacks, and improper access permissions have led to the loss of millions of dollars throughout the blockchain and smart contract sector. Traditional smart contract auditing techniques such as manual code reviews and formal verification face limitations in scalability, automation, and adaptability to evolving development patterns. As a result, AI-based solutions have emerged as a promising alternative, offering the ability to learn complex patterns, detect subtle flaws, and provide scalable security assurances. This paper examines novel AI-driven techniques for vulnerability detection in smart contracts, focusing on machine learning, deep learning, graph neural networks, and transformer-based models. This paper analyzes how each technique represents code, processes semantic information, and responds to real world vulnerability classes. We also compare their strengths and weaknesses in terms of accuracy, interpretability, computational overhead, and real time applicability. Lastly, it highlights open challenges and future opportunities for advancing this domain.
• Abstract（参考訳）: ブロックチェーンエコシステムに不可欠なスマートコントラクトにより、分散化されたアプリケーションが仲介者なしで事前に定義された操作を実行できるようになる。 信頼できないインタラクションを強制する彼らの能力は、Ethereumのようなプラットフォームの中核的なコンポーネントになった。 数値オーバーフローや再侵入攻撃、不正アクセス許可といった脆弱性は、ブロックチェーンとスマートコントラクトセクター全体で数百万ドルが失われている。 手動のコードレビューや正式な検証のような従来のスマートコントラクト監査技術は、拡張性、自動化、開発パターンの進化への適応性の制限に直面しています。 その結果、AIベースのソリューションが有望な代替手段として現れ、複雑なパターンを学習し、微妙な欠陥を検出し、スケーラブルなセキュリティ保証を提供する。 本稿では、機械学習、ディープラーニング、グラフニューラルネットワーク、トランスフォーマーベースモデルに焦点をあて、スマートコントラクトにおける脆弱性検出のための新しいAI駆動技術について検討する。 本稿では,各手法がコードをどのように表現し,意味情報を処理し,現実世界の脆弱性クラスに応答するかを解析する。 また、精度、解釈可能性、計算オーバーヘッド、リアルタイム適用性の観点から、それらの長所と短所を比較します。 最後に、このドメインを前進させるためのオープンな課題と将来の機会を強調します。

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