論文の概要: Exposing Hidden Backdoors in NFT Smart Contracts: A Static Security Analysis of Rug Pull Patterns
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.07974v1
- Date: Mon, 09 Jun 2025 17:49:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-10 21:10:47.15879
- Title: Exposing Hidden Backdoors in NFT Smart Contracts: A Static Security Analysis of Rug Pull Patterns
- Title（参考訳）: NFTスマートコントラクトにおける隠れたバックドアの公開:ラグプルパターンの静的セキュリティ解析
- Authors: Chetan Pathade, Shweta Hooli,
- Abstract要約: rug pullsは、開発者が信頼とスマートコントラクトの特権を利用してユーザ資金を引き出したり、資産の所有権を無効にするスキームだ。
静的解析フレームワークであるSlitherを用いて,49,940個のNFTスマートコントラクトの大規模静的解析を行う。
以上の結果から,大規模な静的解析によって,単純なレビューでしばしば見逃される悪質なパターンが表面化できることが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The explosive growth of Non-Fungible Tokens (NFTs) has revolutionized digital ownership by enabling the creation, exchange, and monetization of unique assets on blockchain networks. However, this surge in popularity has also given rise to a disturbing trend: the emergence of rug pulls - fraudulent schemes where developers exploit trust and smart contract privileges to drain user funds or invalidate asset ownership. Central to many of these scams are hidden backdoors embedded within NFT smart contracts. Unlike unintentional bugs, these backdoors are deliberately coded and often obfuscated to bypass traditional audits and exploit investor confidence. In this paper, we present a large-scale static analysis of 49,940 verified NFT smart contracts using Slither, a static analysis framework, to uncover latent vulnerabilities commonly linked to rug pulls. We introduce a custom risk scoring model that classifies contracts into high, medium, or low risk tiers based on the presence and severity of rug pull indicators. Our dataset was derived from verified contracts on the Ethereum mainnet, and we generate multiple visualizations to highlight red flag clusters, issue prevalence, and co-occurrence of critical vulnerabilities. While we do not perform live exploits, our results reveal how malicious patterns often missed by simple reviews can be surfaced through static analysis at scale. We conclude by offering mitigation strategies for developers, marketplaces, and auditors to enhance smart contract security. By exposing how hidden backdoors manifest in real-world smart contracts, this work contributes a practical foundation for detecting and mitigating NFT rug pulls through scalable automated analysis.
- Abstract（参考訳）: 非Fungible Tokens(NFT)の爆発的な成長は、ブロックチェーンネットワーク上のユニークな資産の作成、交換、収益化を可能にして、デジタル所有権に革命をもたらした。
しかし、この人気急上昇は、不正なプルの出現、つまり開発者が信頼とスマートコントラクトの特権を利用してユーザー資金を引き出したり、資産の所有権を無効にするような不正なスキームの出現という、厄介な傾向も引き起こしている。
これらの詐欺の多くは、NTTスマートコントラクトに埋め込まれた隠しバックドアである。
意図しないバグとは異なり、これらのバックドアは意図的にコーディングされ、しばしば従来の監査を回避し、投資家の信頼を悪用するために難読される。
本稿では,静的解析フレームワークであるSlitherを用いて,49,940個のNFTスマートコントラクトの大規模静的解析を行い,ラグプルに関連付けられた潜伏脆弱性を明らかにする。
我々は、契約を高、中、低リスク層に分類するカスタムリスクスコアリングモデルを導入する。
データセットはEthereumのメインネット上で検証されたコントラクトから派生したもので、レッドフラグクラスタの強調表示や、有病率の発行、重大な脆弱性の同時発生など、複数の視覚化を生成しています。
ライブエクスプロイトは行いませんが、単純なレビューでしばしば見逃される悪意のあるパターンが、大規模な静的解析によってどのように表面化されるかを明らかにします。
我々は、スマートコントラクトのセキュリティを強化するために、開発者、市場、監査者に対して緩和戦略を提供することで、結論付けます。
現実世界のスマートコントラクトに隠れたバックドアがどのように現れるかを明らかにすることで、この作業は、スケーラブルな自動分析を通じてNFTルーグの検出と緩和の実践的な基盤となる。
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