論文の概要: BridgeShield: Enhancing Security for Cross-chain Bridge Applications via Heterogeneous Graph Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.20517v1
• Date: Thu, 28 Aug 2025 07:59:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-29 18:12:02.172447
• Title: BridgeShield: Enhancing Security for Cross-chain Bridge Applications via Heterogeneous Graph Mining
• Title（参考訳）: BridgeShield: 異種グラフマイニングによるクロスチェーンブリッジアプリケーションのセキュリティ向上
• Authors: Dan Lin, Shunfeng Lu, Ziyan Liu, Jiajing Wu, Junyuan Fang, Kaixin Lin, Bowen Song, Zibin Zheng,
• Abstract要約: ブロックチェーンの相互運用性を実現する上で、ブロックチェーンブリッジは重要な役割を果たす。 本質的に設計上の欠陥と、それらが持つ膨大な価値のため、ハッカー攻撃の標的となっている。 既存の検出方法は、主に単一チェーンの振る舞いに対処し、クロスチェーンのセマンティクスをキャプチャできない。 我々はBridgeShieldを提案する。BridgeShieldは、ソースチェーン、オフチェーンコーディネーション、デスティネーションチェーンを統一グラフ表現内で共同でモデル化するフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.291205709614026
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cross-chain bridges play a vital role in enabling blockchain interoperability. However, due to the inherent design flaws and the enormous value they hold, they have become prime targets for hacker attacks. Existing detection methods show progress yet remain limited, as they mainly address single-chain behaviors and fail to capture cross-chain semantics. To address this gap, we leverage heterogeneous graph attention networks, which are well-suited for modeling multi-typed entities and relations, to capture the complex execution semantics of cross-chain behaviors. We propose BridgeShield, a detection framework that jointly models the source chain, off-chain coordination, and destination chain within a unified heterogeneous graph representation. BridgeShield incorporates intra-meta-path attention to learn fine-grained dependencies within cross-chain paths and inter-meta-path attention to highlight discriminative cross-chain patterns, thereby enabling precise identification of attack behaviors. Extensive experiments on 51 real-world cross-chain attack events demonstrate that BridgeShield achieves an average F1-score of 92.58%, representing a 24.39% improvement over state-of-the-art baselines. These results validate the effectiveness of BridgeShield as a practical solution for securing cross-chain bridges and enhancing the resilience of multi-chain ecosystems.
• Abstract（参考訳）: ブロックチェーンの相互運用性を実現する上で、ブロックチェーンブリッジは重要な役割を果たす。 しかし、本質的に設計上の欠陥とそれらが持つ膨大な価値のために、ハッカー攻撃のターゲットとなっている。 既存の検出方法は、主に単一チェーンの振る舞いに対処し、チェーン間のセマンティクスをキャプチャできないため、まだ進歩が限られていることを示している。 このギャップに対処するために、多型エンティティと関係をモデル化するのに適した異種グラフアテンションネットワークを活用し、クロスチェーン動作の複雑な実行セマンティクスをキャプチャする。 我々はBridgeShieldを提案する。BridgeShieldは、統一された異種グラフ表現において、ソースチェーン、オフチェーンコーディネーション、デスティネーションチェーンを共同でモデル化する検出フレームワークである。 BridgeShieldは、クロスチェーンパス内のきめ細かい依存性を学ぶために、メタパス内部の注意を組み込んで、差別的なクロスチェーンパターンを強調するため、攻撃行動の正確な識別を可能にする。 51の現実世界のクロスチェーン攻撃イベントに関する大規模な実験は、ブリッジシールドが平均F1スコアの92.58%を達成し、最先端のベースラインよりも24.39%改善したことを示している。 これらの結果は,クロスチェーンブリッジの確保とマルチチェーンエコシステムのレジリエンス向上のための実用的なソリューションとして,ブリッジシールドの有効性を検証した。

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