論文の概要: Smart Contract Intent Detection with Pre-trained Programming Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.20086v2
• Date: Mon, 29 Sep 2025 16:30:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 17:47:09.184058
• Title: Smart Contract Intent Detection with Pre-trained Programming Language Model
• Title（参考訳）: 事前学習型プログラミング言語モデルを用いたスマートコントラクトインテント検出
• Authors: Youwei Huang, Jianwen Li, Sen Fang, Yao Li, Peng Yang, Bin Hu,
• Abstract要約: スマートコントラクトにおける悪意ある開発者の意図は、分散アプリケーション(DApps)において重大なセキュリティ脅威となる。 本研究では,このモデルの強化版であるSmartIntentNN2(Smart Contract Intent Neural Network V2)を提案する。 BERTベースの事前訓練型プログラミング言語モデルを統合することで,実世界の16,000のスマートコントラクトのデータセットに対して,ドメイン順応的に事前トレーニングを行うことが可能になる。 実験の結果,SmartIntentNN2は0.9789,精度0.9090,リコール0.9476,F1スコア0.9279の総合的性能に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.693208013894653
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Malicious developer intents in smart contracts constitute a significant security threat in decentralized applications (DApps), leading to substantial economic losses. To address this, SmartIntentNN was previously introduced as a deep learning model for detecting unsafe developer intents. It integrates the Universal Sentence Encoder, K-means clustering-based intent highlighting, and a Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) network for multi-label classification, achieving an F1 score of 0.8633. In this study, we present an enhanced version of this model, SmartIntentNN2 (Smart Contract Intent Neural Network V2). The primary enhancement is the integration of a BERT-based pre-trained programming language model, which we domain-adaptively pre-train on a dataset of 16,000 real-world smart contracts using a Masked Language Modeling (MLM) objective. SmartIntentNN2 retains the BiLSTM-based multi-label classification network for downstream tasks. Experimental results demonstrate that SmartIntentNN2 achieves superior overall performance with an accuracy of 0.9789, precision of 0.9090, recall of 0.9476, and an F1 score of 0.9279, substantially outperforming its predecessor and other baseline models. Notably, SmartIntentNN2 also shows significant advantages over large language models (LLMs), achieving a 65.5% relative improvement in F1 score over GPT-4.1 on this specialized task. These results establish SmartIntentNN2 as the new state-of-the-art model for smart contract intent detection.
• Abstract（参考訳）: スマートコントラクトにおける悪意ある開発者の意図は、分散アプリケーション(DApps)において重大なセキュリティ上の脅威となり、経済的にかなりの損失をもたらす。 これを解決するために、SmartIntentNNは、これまで、安全でない開発者の意図を検出するためのディープラーニングモデルとして紹介されていた。 Universal Sentence Encoder、K平均クラスタリングに基づくインテントハイライト、マルチラベル分類のための双方向長短期メモリ(BiLSTM)ネットワークを統合し、F1スコア0.8633を達成する。 本研究では,このモデルの強化版であるSmart IntentNN2(Smart Contract Intent Neural Network V2)を提案する。 これは、Masked Language Modeling (MLM)の目的を用いて、16,000の現実世界のスマートコントラクトのデータセットに対してドメイン順応的に事前トレーニングを行う。 SmartIntentNN2は、下流タスクのためのBiLSTMベースのマルチラベル分類ネットワークを維持している。 実験の結果,SmartIntentNN2は精度0.9789,精度0.9090,リコール0.9476,F1スコア0.9279で性能が向上し,前モデルと他のベースラインモデルを大きく上回った。 特にSmartIntentNN2は、大きな言語モデル(LLM)よりも大きな優位性を示しており、この特殊なタスクにおいて、GPT-4.1よりもF1スコアが65.5%向上している。 これらの結果は、スマートコントラクトインテント検出のための新しい最先端モデルとしてSmartIntentNN2を確立する。

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