Fugu-MT 論文翻訳(概要): Smart Contract Intent Detection with Pre-trained Programming Language Model

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

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.20086v3
Date: Fri, 03 Oct 2025 14:43:31 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-06 14:21:29.852151
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、分散化されたアプリケーションに対する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。主要な拡張点は、BERTベースの事前訓練されたプログラミング言語モデルの統合である。同じ1万のスマートコントラクトの評価セットでは、SmartIntentNN2は精度0.9789、精度0.9090、リコール0.9476、F1スコア0.9279で優れたパフォーマンスを達成している。
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 significant security threats to decentralized applications, leading to substantial economic losses. To address this, SmartIntentNN was previously introduced as a deep learning model for detecting unsafe developer intents. By combining the Universal Sentence Encoder, a K-means clustering-based intent highlighting mechanism, and a Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) network, the model achieved an F1 score of 0.8633 on an evaluation set of 10,000 real-world smart contracts across ten distinct intent categories. 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 objective. SmartIntentNN2 retains the BiLSTM-based multi-label classification network for intent detection. On the same evaluation set of 10,000 smart contracts, SmartIntentNN2 achieves superior 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 delivers a 65.5% relative improvement in F1 score over GPT-4.1 on this specialized task. These results establish SmartIntentNN2 as a 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、分散化されたアプリケーションに対する重大なセキュリティ脅威となり、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。 K平均クラスタリングに基づくインテントハイライト機構であるUniversal Sentence Encoderと、Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM)ネットワークを組み合わせることで、このモデルは10の異なるインテントカテゴリにわたる1万の現実世界のスマートコントラクトの評価セットでF1スコアの0.8633を達成した。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。このモデルは、Masked Language Modeling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、インテント検出のための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。同じ1万のスマートコントラクトの評価セットでは、SmartIntentNN2は精度0.9789、精度0.9090、リコール0.9476、F1スコア0.9279で優れたパフォーマンスを達成し、前機種や他のベースラインモデルよりも大幅に上回っている。特にSmartIntentNN2は、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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