論文の概要: From Transactions to Exploits: Automated PoC Synthesis for Real-World DeFi Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.16681v1
• Date: Fri, 23 Jan 2026 11:52:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-26 14:27:27.674209
• Title: From Transactions to Exploits: Automated PoC Synthesis for Real-World DeFi Attacks
• Title（参考訳）: トランザクションから爆発へ:現実世界のDeFi攻撃のためのPoC自動合成
• Authors: Xing Su, Hao Wu, Hanzhong Liang, Yunlin Jiang, Yuxi Cheng, Yating Liu, Fengyuan Xu,
• Abstract要約: オンチェーンアタック実行から直接,概念実証(PoC)を検証可能な最初の自動フレームワークを提案する。 TracExpは、ノイズの多いマルチコントラクトトレースからアタック関連実行コンテキストをローカライズする。 我々は過去20ヶ月で321件の現実世界の攻撃についてTracExpを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.23851315830671
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Blockchain systems are increasingly targeted by on-chain attacks that exploit contract vulnerabilities to extract value rapidly and stealthily, making systematic analysis and reproduction highly challenging. In practice, reproducing such attacks requires manually crafting proofs-of-concept (PoCs), a labor-intensive process that demands substantial expertise and scales poorly. In this work, we present the first automated framework for synthesizing verifiable PoCs directly from on-chain attack executions. Our key insight is that attacker logic can be recovered from low-level transaction traces via trace-driven reverse engineering, and then translated into executable exploits by leveraging the code-generation capabilities of large language models (LLMs). To this end, we propose TracExp, which localizes attack-relevant execution contexts from noisy, multi-contract traces and introduces a novel dual-decompiler to transform concrete executions into semantically enriched exploit pseudocode. Guided by this representation, TracExp synthesizes PoCs and refines them to preserve exploitability-relevant semantics. We evaluate TracExp on 321 real-world attacks over the past 20 months. TracExp successfully synthesizes PoCs for 93% of incidents, with 58.78% being directly verifiable, at an average cost of only \$0.07 per case. Moreover, TracExp enabled the release of a large number of previously unavailable PoCs to the community, earning a $900 bounty and demonstrating strong practical impact.
• Abstract（参考訳）: ブロックチェーンシステムは、契約上の脆弱性を悪用して価値を迅速かつ密かに抽出するオンチェーン攻撃によって、ますます標的にされている。 実際には、そのような攻撃を再現するには、かなりの専門知識とスケールの悪い労働集約的なプロセスである概念実証(PoC)を手作業で作成する必要がある。 本研究では,オンチェーンアタック実行から直接検証可能なPoCを合成する,最初の自動フレームワークを提案する。 我々の重要な洞察は、攻撃者ロジックはトレース駆動のリバースエンジニアリングによって低レベルのトランザクショントレースから回復し、大規模言語モデル(LLM)のコード生成機能を活用することで実行可能なエクスプロイトに変換できるということです。 そこで本研究では,マルチコントラストトレースから攻撃関連実行コンテキストをローカライズするTracExpを提案する。 この表現によってガイドされたTracExpは、PoCを合成し、エクスプロイラビリティ関連セマンティクスを保存するためにそれらを洗練する。 我々は過去20ヶ月で321件の現実世界の攻撃についてTracExpを評価した。 TracExpは93%のインシデントでPoCを合成し、58.78%が直接検証され、平均コストは0.07ドルである。 さらに、TracExpは、これまで利用できなかった多くのPoCをコミュニティにリリースし、900ドルの報奨金を得て、実用的な影響を強く示した。

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