論文の概要: GoAT-X: A Graph of Auditing Thoughts for Securing Token Transactions in Cross-Chain Contracts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.24341v1
• Date: Mon, 27 Apr 2026 11:34:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-28 17:12:07.924733
• Title: GoAT-X: A Graph of Auditing Thoughts for Securing Token Transactions in Cross-Chain Contracts
• Title（参考訳）: GoAT-X: クロスチェーン契約におけるトークントランザクションのセキュア化のための監査思想のグラフ
• Authors: Zijun Feng, Yuming Feng, Yu Wang, Weizhe Zhang, Yuhong Nan, Yuang Liu, Zibin Zheng,
• Abstract要約: マルチチェーンエコシステムの重要な基盤であるクロスチェーンブリッジは、攻撃者にとって主要なターゲットとなっている。 バイトコードレベルの静的解析のような既存の防御は、チェーン間の相互作用のセマンティックな複雑さを扱うには不十分である。 パターンマッチングから体系的な第一原理検証へ自動的なクロスチェーンスマートコントラクト監査を移行するフレームワークであるGoAT-Xを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.51342355102833
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cross-chain bridges, the critical infrastructure of the multi-chain ecosystem, have become a primary target for attackers, resulting in over $2.8 billion in losses due to subtle implementation flaws. Existing defenses, such as bytecode-level static analysis, are ill-equipped to handle the semantic complexity of cross-chain interactions, while LLM-based approaches, which can understand source code, struggle with hallucinatory reasoning over complex, multi-contract dependencies. In this paper, we propose GoAT-X, a framework that shifts automated cross-chain smart contract codebases auditing from heuristic pattern matching toward systematic first-principles verification. GoAT-X structures the audit process as a Graph of Auditing Thoughts, explicitly mirroring how human experts decompose, reason about, and validate security logic. By anchoring LLM reasoning in statically extracted data flows and explicitly linking abstract security properties to concrete code implementations, the framework constrains semantic reasoning within well-defined structural and state boundaries. Within this constrained space, GoAT-X treats missing constraints and adversarial bypass paths in cross-chain logic as first-class vulnerability targets and dynamically explores reasoning paths to identify exploitable semantic gaps. We evaluate GoAT-X on a comprehensive benchmark covering all known cross-chain token transaction attacks. GoAT-X achieves 92% recall on fine-grained audit points and 95% coverage of vulnerable projects, while identifying 117 confirmed risks in the wild with low operational cost, establishing a new standard for scalable, logic-driven cross-chain security.
• Abstract（参考訳）: マルチチェーンエコシステムの重要な基盤であるクロスチェーンブリッジは、攻撃者にとって主要なターゲットとなり、微妙な実装上の欠陥のために28億ドル以上の損失を被った。 バイトコードレベルの静的解析のような既存のディフェンスは、クロスチェーンインタラクションのセマンティックな複雑さを扱うには不十分だが、LLMベースのアプローチはソースコードを理解でき、複雑なマルチコントラクト依存関係に対する幻覚的推論に苦労する。 本稿では,自動クロスチェーンスマートコントラクトコードベースをヒューリスティックなパターンマッチングから体系的な第一原理検証に移行するフレームワークであるGoAT-Xを提案する。 GoAT-Xは監査プロセスを監査思想のグラフとして構成し、人間の専門家がいかに分解し、推論し、セキュリティロジックを検証するかを明確に反映している。 LLM推論を静的に抽出されたデータフローに固定し、抽象的なセキュリティプロパティを具体的なコード実装に明示的にリンクすることで、フレームワークは明確に定義された構造と状態の境界内でセマンティック推論を制約する。 この制約された空間の中で、GoAT-Xは、クロスチェーンロジックにおける不足した制約と逆バイパスパスを第一級の脆弱性ターゲットとして扱い、悪用可能なセマンティックギャップを特定するための推論パスを動的に探索する。 我々は、既知のすべてのクロスチェーントークントランザクション攻撃をカバーする包括的なベンチマークでGoAT-Xを評価する。 GoAT-Xは、きめ細かい監査ポイントと95%の脆弱性のあるプロジェクトのカバレッジを92%リコールし、運用コストの低い領域で117のリスクを確認し、スケーラブルでロジック駆動のクロスチェーンセキュリティのための新しい標準を確立した。

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