論文の概要: SCDBench: A Benchmark for LLM-Based Smart Contract Decompilers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.29059v1
- Date: Wed, 27 May 2026 20:08:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-30 02:45:55.437478
- Title: SCDBench: A Benchmark for LLM-Based Smart Contract Decompilers
- Title（参考訳）: SCDBench: LLMベースのスマートコントラクトデコンパイラのベンチマーク
- Authors: Kaihua Qin, Dawn Song, Arthur Gervais,
- Abstract要約: 本稿では,スマートコントラクトデコンパイルのためのデータセットとベンチマーク手法であるSCDBenchを紹介する。
データセットには600の現実のSolidityコントラクトと、ペア化されたバイトコード入力、地味なソースコード、再生可能なセマンティックチェックポイントが含まれている。
我々は,GLM-5の変種を含むゼロショット逆コンパイル設定において,Claude Opus 4.7,GPT-5.3-Codex,GLM-5を評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.39407031861402
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Smart contract decompilation aims to recover high-level source code from bytecode, but evaluating decompilers remains difficult because existing studies use narrow datasets, inconsistent metrics, and limited semantic consistency checks. This gap is increasingly important as large language models (LLMs) begin to generate source-like Solidity that may compile and appear plausible, even when its semantics diverge from the original contract. We introduce SCDBench, a dataset and benchmark methodology for LLM-based smart contract decompilation. The dataset contains 600 real-world Solidity contracts with paired bytecode inputs, ground-truth source code, and replayable semantic checkpoints. SCDBench evaluates decompiler outputs through four cumulative stages: format completeness, compilability, Application Binary Interface (ABI) recovery, and semantic consistency via differential replay. We evaluate Claude Opus 4.7, GPT-5.3-Codex, and GLM-5 in a zero-shot decompilation setting, including GLM-5 variants with and without extended reasoning and a zero-shot compilation-repair setting. The results show that frontier LLMs can often produce structured and compilable Solidity, but achieving semantic consistency remains far from solved: the best-performing frontier model perfectly decompiles only 42/600 contracts. We further show that introducing same-model compilation repair substantially improves performance at modest additional cost. SCDBench establishes a common ground for rigorous, reproducible evaluation and aims to accelerate the development of reliable smart contract decompilers for blockchain security and transparency.
- Abstract（参考訳）: スマートコントラクトのデコンパイルは、バイトコードから高レベルのソースコードを復元することを目的としているが、既存の研究では、狭いデータセット、一貫性のないメトリクス、限定的なセマンティック一貫性チェックを使用しているため、デコンパイラの評価は難しいままである。
このギャップは、大きな言語モデル(LLM)がソースライクなソリデーティを生成し始めるにつれてますます重要になる。
本稿では,LCMに基づくスマートコントラクトデコンパイルのためのデータセットとベンチマーク手法であるSCDBenchを紹介する。
データセットには600の現実のSolidityコントラクトと、ペア化されたバイトコード入力、地味なソースコード、再生可能なセマンティックチェックポイントが含まれている。
SCDBenchは、フォーマット完全性、コンパイル可能性、アプリケーションバイナリインタフェース(ABI)リカバリ、差分リプレイによるセマンティック一貫性の4つの累積段階を通じてデコンパイラ出力を評価する。
我々は,ゼロショット逆コンパイル設定におけるClaude Opus 4.7, GPT-5.3-Codex, GLM-5の評価を行った。
その結果、フロンティア LLM は構造化され、コンパイル可能なソリダリティを生成できるが、セマンティック一貫性を実現することは、解決には程遠いことが判明した。
さらに,同モデルの補修による性能向上が著しく促進されることが示唆された。
SCDBenchは厳格で再現可能な評価のための共通基盤を確立し、ブロックチェーンのセキュリティと透明性のための信頼性の高いスマートコントラクトデコンパイラの開発を加速することを目指している。
関連論文リスト
- Constraint-Guided Multi-Agent Decompilation for Executable Binary Recovery [47.704311990064554]
脱コンパイルは、セキュリティ分析、マルウェアのリバースエンジニアリング、レガシーソフトウェアメンテナンスに不可欠である。
マルチレベル制約誘導型デコンパイル(MCGD)により,デコンパイルされたコードを再実行可能なソースに変換するマルチエージェントフレームワークを提案する。
本フレームワークは,84～97%の再実行性を実現し,28～89ポイントのベースラインデコンパイラ出力を改善した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-27T01:28:11Z) - ReCUBE: Evaluating Repository-Level Context Utilization in Code Generation [7.907933839674293]
大規模言語モデル(LLM)は、エージェント探索またはフルコンテキスト生成を通じて大規模で動作する有能なコーディングアシスタントとして登場した。
ReCUBEは,LLMが残されているすべてのソースファイル,依存関係仕様,ドキュメントをコンテキストの唯一のソースとして使用して,実世界のリポジトリ内でマスクされたファイルを再構築するベンチマークである。
本稿では,エージェントフレームワークに統合可能な依存グラフベースのツールセットであるCaller-Centric Exploration (CCE)ツールキットを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-26T08:04:15Z) - RealSec-bench: A Benchmark for Evaluating Secure Code Generation in Real-World Repositories [58.32028251925354]
LLM(Large Language Models)は、コード生成において顕著な能力を示しているが、セキュアなコードを生成する能力は依然として重要で、未調査の領域である。
我々はRealSec-benchを紹介します。RealSec-benchは、現実世界の高リスクなJavaリポジトリから慎重に構築されたセキュアなコード生成のための新しいベンチマークです。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-30T08:29:01Z) - Context-Guided Decompilation: A Step Towards Re-executability [50.71992919223209]
バイナリ逆コンパイルは、ソフトウェアセキュリティ分析、リバースエンジニアリング、マルウェア理解において重要な役割を果たす。
大規模言語モデル (LLMs) の最近の進歩により、ニューラルデコンパイルが可能になったが、生成されたコードは一般的に意味論的にのみ使用可能である。
In-context Learning(ICL)を活用して,再実行可能なソースコードを生成するためのILC4Decompを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-03T17:21:39Z) - D-LiFT: Improving LLM-based Decompiler Backend via Code Quality-driven Fine-tuning [49.16469288280772]
逆コンパイラは、バイナリから可読なソースコードを再構築する。
近年の進歩にもかかわらず、そのアウトプットは構文上の誤りや意味的な誤りに悩まされ、読みにくいままである。
大規模言語モデル (LLMs) の出現により、研究者は逆コンパイラ出力を洗練するためのLLMの可能性を探り始めた。
D-LIFTは、微調整強化学習を施した拡張逆コンパイラLLMパイプラインである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-11T19:09:08Z) - Towards Source Mapping for Zero-Knowledge Smart Contracts: Design and Preliminary Evaluation [9.952399779710044]
本稿では,zkSolcコンパイルパイプライン内のSolidityソースコード,LLVM IR,zkEVMバイトコード間のトレーサビリティを確立するためのソースマッピングフレームワークを提案する。
我々は,50のベンチマークコントラクトと500の現実世界のzkSyncコントラクトのデータセット上でフレームワークを評価し,標準のSolidity構造に対して約97.2%のマッピング精度を観測した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-06T01:42:07Z) - SolBench: A Dataset and Benchmark for Evaluating Functional Correctness in Solidity Code Completion and Repair [51.0686873716938]
コード補完モデルによって生成されたSolidityスマートコントラクトの機能的正しさを評価するベンチマークであるSolBenchを紹介する。
本稿では,スマートコントラクトの機能的正当性を検証するための検索拡張コード修復フレームワークを提案する。
その結果、コード修復と検索技術は、計算コストを削減しつつ、スマートコントラクト完了の正しさを効果的に向上することを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-03T01:55:20Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。