論文の概要: LLAMA: Multi-Feedback Smart Contract Fuzzing Framework with LLM-Guided Seed Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12084v1
• Date: Wed, 16 Jul 2025 09:46:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-17 19:00:11.340137
• Title: LLAMA: Multi-Feedback Smart Contract Fuzzing Framework with LLM-Guided Seed Generation
• Title（参考訳）: LLAMA: LLM誘導種子生成によるマルチフィードバックスマートコントラクトファジィフレームワーク
• Authors: Keke Gai, Haochen Liang, Jing Yu, Liehuang Zhu, Dusit Niyato,
• Abstract要約: 進化的突然変異戦略とハイブリッドテスト技術を統合したマルチフィードバックスマートコントラクトファジリングフレームワーク(LLAMA)を提案する。 LLAMAは、91%の命令カバレッジと90%のブランチカバレッジを達成すると同時に、148の既知の脆弱性のうち132が検出される。 これらの結果は、現実のスマートコントラクトセキュリティテストシナリオにおけるLAMAの有効性、適応性、実用性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.84049855266145
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Smart contracts play a pivotal role in blockchain ecosystems, and fuzzing remains an important approach to securing smart contracts. Even though mutation scheduling is a key factor influencing fuzzing effectiveness, existing fuzzers have primarily explored seed scheduling and generation, while mutation scheduling has been rarely addressed by prior work. In this work, we propose a Large Language Models (LLMs)-based Multi-feedback Smart Contract Fuzzing framework (LLAMA) that integrates LLMs, evolutionary mutation strategies, and hybrid testing techniques. Key components of the proposed LLAMA include: (i) a hierarchical prompting strategy that guides LLMs to generate semantically valid initial seeds, coupled with a lightweight pre-fuzzing phase to select high-potential inputs; (ii) a multi-feedback optimization mechanism that simultaneously improves seed generation, seed selection, and mutation scheduling by leveraging runtime coverage and dependency feedback; and (iii) an evolutionary fuzzing engine that dynamically adjusts mutation operator probabilities based on effectiveness, while incorporating symbolic execution to escape stagnation and uncover deeper vulnerabilities. Our experiments demonstrate that LLAMA outperforms state-of-the-art fuzzers in both coverage and vulnerability detection. Specifically, it achieves 91% instruction coverage and 90% branch coverage, while detecting 132 out of 148 known vulnerabilities across diverse categories. These results highlight LLAMA's effectiveness, adaptability, and practicality in real-world smart contract security testing scenarios.
• Abstract（参考訳）: スマートコントラクトはブロックチェーンエコシステムにおいて重要な役割を担います。 突然変異スケジューリングはファジィ効果に影響を及ぼす重要な要因であるが、既存のファジィは種子のスケジューリングと生成を主に研究しているが、突然変異スケジューリングは以前の研究ではほとんど解決されていない。 本研究では、LLM、進化的突然変異戦略、ハイブリッドテスト技術を統合したLarge Language Models(LLM)ベースのマルチフィードバックスマートコントラクトファジリングフレームワーク(LLAMA)を提案する。 LLAMAの主な構成要素は以下のとおりである。 i) LLMを意味論的に有効な初期種子を生成するよう誘導する階層的促進戦略と,高能率入力を選択するための軽量プレファジィングフェーズを併用すること。 (ii)実行時カバレッジと依存性フィードバックを活用することで、シード生成、種選択、突然変異スケジューリングを同時に改善するマルチフィードバック最適化機構。 三 突然変異操作者確率を効率性に基づいて動的に調整する進化的ファジリングエンジンで、停滞を回避し、より深い脆弱性を明らかにするために象徴的実行を組み込んだもの。 実験の結果,LLAMAはカバレッジと脆弱性検出の両方において,最先端のファズーよりも優れていた。 具体的には、91%の命令カバレッジと90%のブランチカバレッジを達成すると同時に、さまざまなカテゴリにまたがる148の既知の脆弱性のうち132が検出される。 これらの結果は、現実のスマートコントラクトセキュリティテストシナリオにおけるLAMAの有効性、適応性、実用性を強調している。

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