論文の概要: NeuroSCA: Neuro-Symbolic Constraint Abstraction for Smart Contract Hybrid Fuzzing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.01272v1
• Date: Sun, 01 Mar 2026 20:58:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-03 19:50:56.600322
• Title: NeuroSCA: Neuro-Symbolic Constraint Abstraction for Smart Contract Hybrid Fuzzing
• Title（参考訳）: NeuroSCA: スマートコントラクトハイブリッドファジングのための神経-筋収縮の抽象化
• Abstract要約: ハイブリッドファジィングは、グレイボックスファジィングのスループットとシンボル実行の精度を組み合わせて、深いスマートコントラクトの脆弱性を明らかにする。 本稿では,大言語モデルを意味制約抽象化層として選択的に挿入する軽量フレームワークであるNeuroSCAを提案する。 NeuroSCAはLLMを使用して目標関連制約の小さなコアを特定し、SMTソルバでこの抽象化のみを解決し、具体的な実行を通じてモデルを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.2564402738109735
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hybrid fuzzing combines greybox fuzzing's throughput with the precision of symbolic execution to uncover deep smart contract vulnerabilities. However, its effectiveness is often limited by constraint pollution: in real world contracts, path conditions pick up semantic noise from global state and defensive checks that are syntactically intertwined with, but semantically peripheral to, the target branch, causing SMT timeouts. We propose NeuroSCA (Neuro-Symbolic Constraint Abstraction), a lightweight framework that selectively inserts a Large Language Model (LLM) as a semantic constraint abstraction layer. NeuroSCA uses the LLM to identify a small core of goal-relevant constraints, solves only this abstraction with an SMT solver, and validates models via concrete execution in a verifier-in-the-loop refinement mechanism that reintroduces any missed constraints and preserves soundness. Experiments on real-world contracts show that NeuroSCA speeds up solving on polluted paths, increases coverage and bug-finding rates on representative hard contracts, and, through its selective invocation policy, achieves these gains with only modest overhead and no loss of effectiveness on easy contracts.
• Abstract（参考訳）: ハイブリッドファジィングは、グレイボックスファジィングのスループットとシンボル実行の精度を組み合わせて、深いスマートコントラクトの脆弱性を明らかにする。 しかし、実世界の契約では、パス条件はグローバルな状態からセマンティックノイズを拾い上げ、セマンティックに相互に干渉するが、セマンティックに周辺的なチェックはターゲットブランチと連動し、SMTタイムアウトを引き起こす。 本稿では,Large Language Model (LLM) を意味制約抽象化層として選択的に挿入する軽量フレームワークであるNeuro-Symbolic Constraint Abstractionを提案する。 NeuroSCA は LLM を用いて目標関連制約の小さなコアを識別し、SMT ソルバでのみこの抽象化を解き、バリデーション・イン・ザ・ループのリファインメント機構で具体的な実行を通じてモデルを検証する。 実世界の契約に関する実験では、NeuroSCAは汚染されたパスの解決をスピードアップし、代表的ハードコントラクトのカバレッジとバグフィニッシュ率を高め、選択的な呼び出しポリシーを通じて、これらの利益を、わずかなオーバーヘッドだけで達成し、簡単なコントラクトの有効性を損なうことなく達成している。

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