論文の概要: Benchmarking LLM-Based Static Analysis for Secure Smart Contract Development: Reliability, Limitations, and Potential Hybrid Solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.11163v1
• Date: Mon, 11 May 2026 19:10:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-13 21:48:56.380772
• Title: Benchmarking LLM-Based Static Analysis for Secure Smart Contract Development: Reliability, Limitations, and Potential Hybrid Solutions
• Title（参考訳）: LLMに基づくセキュアスマートコントラクト開発のための静的解析のベンチマーク:信頼性,限界,潜在的なハイブリッドソリューション
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はますます開発者に統合されているが、自律的なセキュリティ監査者としての信頼性はまだ証明されていない。 我々は、現在の生成モデルが従来の静的解析ツールの代替として有効なのか、それとも単なる補完に過ぎないのかを評価する。 以上の結果から, LLMの有効性は, 固有語彙バイアスと外部データ入力の厳密な検証の欠如によって損なわれていることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The irreversible nature of blockchain transactions makes the identification of smart contract vulnerabilities an essential requirement for secure system development. While Large Language Models (LLMs) are increasingly integrated into developer workflows, their reliability as autonomous security auditors remains unproven. We assess whether current generative models are a viable replacement for, or only a complement to, traditional static-analysis tools. Our findings indicate that LLM efficacy is undermined by both inherent lexical bias and a lack of rigorous validation of external data inputs. This reliance on non-semantic heuristics, such as identifier naming, leads to a high frequency of false positives. Furthermore, prompting techniques reveal a trade-off between precision and recall. These results were derived using our custom automated framework, which achieves 92% accuracy in classifying model outputs.
• Abstract（参考訳）: ブロックチェーントランザクションの不可逆的な性質は、スマートコントラクトの脆弱性の識別をセキュアなシステム開発に必要なものにしている。 大規模言語モデル(LLM)はますます開発者のワークフローに統合されているが、自律的なセキュリティ監査者としての信頼性は証明されていない。 我々は、現在の生成モデルが従来の静的解析ツールの代替として有効なのか、それとも単なる補完に過ぎないのかを評価する。 以上の結果から, LLMの有効性は, 固有語彙バイアスと外部データ入力の厳密な検証の欠如によって損なわれていることが示唆された。 識別子命名のような非意味的ヒューリスティクスへの依存は、偽陽性の頻度を高くする。 さらに、プロンプト技術は精度とリコールのトレードオフを明らかにしている。 これらの結果は、モデル出力の分類において92%の精度を達成するカスタム自動フレームワークを用いて導出された。

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