論文の概要: ConneX: Automatically Resolving Transaction Opacity of Cross-Chain Bridges for Security Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.01393v1
- Date: Mon, 03 Nov 2025 09:44:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-05 16:37:27.206745
- Title: ConneX: Automatically Resolving Transaction Opacity of Cross-Chain Bridges for Security Analysis
- Title（参考訳）: ConneX: セキュリティ解析のためのクロスチェーンブリッジのトランザクションの平和を自動的に解決する
- Authors: Hanzhong Liang, Yue Duan, Xing Su, Xiao Li, Yating Liu, Yulong Tian, Fengyuan Xu, Sheng Zhong,
- Abstract要約: ConneXは、クロスチェーンブリッジの両端で対応するトランザクションペアを正確に識別するように設計された自動化システムである。
不正資金の追跡におけるその成功例は、クロスチェーンのセキュリティと透明性を高めるための実用性を強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.725668502966585
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As the Web3 ecosystem evolves toward a multi-chain architecture, cross-chain bridges have become critical infrastructure for enabling interoperability between diverse blockchain networks. However, while connecting isolated blockchains, the lack of cross-chain transaction pairing records introduces significant challenges for security analysis like cross-chain fund tracing, advanced vulnerability detection, and transaction graph-based analysis. To address this gap, we introduce ConneX, an automated and general-purpose system designed to accurately identify corresponding transaction pairs across both ends of cross-chain bridges. Our system leverages Large Language Models (LLMs) to efficiently prune the semantic search space by identifying semantically plausible key information candidates within complex transaction records. Further, it deploys a novel examiner module that refines these candidates by validating them against transaction values, effectively addressing semantic ambiguities and identifying the correct semantics. Extensive evaluations on a dataset of about 500,000 transactions from five major bridge platforms demonstrate that ConneX achieves an average F1 score of 0.9746, surpassing baselines by at least 20.05\%, with good efficiency that reduces the semantic search space by several orders of magnitude (1e10 to less than 100). Moreover, its successful application in tracing illicit funds (including a cross-chain transfer worth $1 million) in real-world hacking incidents underscores its practical utility for enhancing cross-chain security and transparency.
- Abstract（参考訳）: Web3エコシステムがマルチチェーンアーキテクチャへと進化するにつれ、さまざまなブロックチェーンネットワーク間の相互運用性を実現する上で、クロスチェーンブリッジが重要なインフラストラクチャになっています。
しかしながら、分離されたブロックチェーンを接続する一方で、クロスチェーントランザクションペアリングレコードの欠如は、クロスチェーンファンドトレースや高度な脆弱性検出、トランザクショングラフに基づく分析といった、セキュリティ分析に重大な課題をもたらしている。
このギャップに対処するために、クロスチェーンブリッジの両端で対応するトランザクションペアを正確に識別するように設計された、自動化された汎用システムであるConneXを紹介します。
本システムでは,Large Language Models (LLMs) を用いて,複雑なトランザクションレコード内の意味論的に妥当な鍵情報候補を同定し,意味検索空間を効率的に作成する。
さらに、トランザクション値に対して検証し、セマンティックな曖昧さを効果的に解決し、正しいセマンティクスを識別することで、これらの候補を洗練する新しい検査モジュールをデプロイする。
5つの主要な橋梁プラットフォームからの50,000のトランザクションのデータセットに対する大規模な評価は、ConneXが平均F1スコア0.9746を達成し、ベースラインを少なくとも20.05\%以上越え、セマンティック検索空間を数桁(1e10から100以下)削減する優れた効率であることを示している。
さらに、現実世界のハッキング事件における不正な資金(100万ドル相当のクロスチェーン転送を含む)の追跡で成功したことは、クロスチェーンのセキュリティと透明性を高めるための実用性を示している。
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