論文の概要: Defending the Peg: Real-Time Dynamic Protection and Anomaly Detection in DeFi Stablecoins

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.25600v1
• Date: Wed, 26 Aug 2026 10:21:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-27 14:15:15.728269
• Title: Defending the Peg: Real-Time Dynamic Protection and Anomaly Detection in DeFi Stablecoins
• Title（参考訳）: DeFiスタブルコインにおけるリアルタイム動的保護と異常検出
• Abstract要約: 安定型スマートコントラクトセキュリティに関する最近の研究は、ドメイン固有のターゲティングの欠如や静的ディフェンスモデルの陳腐化といった課題に直面している。 本稿では,安定した環境下での一般的な攻撃ベクトルを体系的に解析し,実用的な動的防御アーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6405153080101806
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid evolution of the Decentralized Finance (DeFi) ecosystem, stablecoins have emerged as a critical infrastructure bridging the cryptocurrency market with traditional financial paradigms. However, stablecoin systems rely heavily on smart contracts to execute automated operations. The immutable nature of these systems post-deployment means that the exploitation of security vulnerabilities can lead to irreversible, massive economic losses and potentially trigger systemic financial risks. Current research on stablecoin smart contract security faces challenges such as a lack of domain-specific targeting and the obsolescence of static defense models. To address this, this paper systematically analyzes common attack vectors in stablecoin environments and proposes a practical, real-time dynamic defense architecture. By analyzing 12 real-world security incidents, we elucidate the underlying mechanisms of high-risk patterns such as reentrancy attacks, oracle manipulation, and composite flash loan attacks. Concurrently, we construct a real-time anomaly detection model utilizing multi-dimensional on-chain temporal features and the Bi-LSTM algorithm. Experimental results demonstrate that this model achieves a classification accuracy of 96.61\%, with an average recall rate of 97.70\% for malicious attack samples, and a single inference latency ranging from 1.5 to 2.8 milliseconds.
• Abstract（参考訳）: 分散ファイナンス(DeFi)エコシステムの急速な進化に伴い、安定コインは暗号通貨市場を伝統的な金融パラダイムで埋める重要なインフラとして現れてきた。 しかし、Stablecoinシステムは自動操作を実行するためのスマートコントラクトに大きく依存している。 これらのシステムの不変性は、セキュリティ脆弱性の悪用が、不可逆的で大規模な経済損失を招き、システム的金融リスクを引き起こす可能性があることを意味している。 安定型スマートコントラクトセキュリティに関する最近の研究は、ドメイン固有のターゲティングの欠如や静的ディフェンスモデルの陳腐化といった課題に直面している。 そこで本研究では,安定した環境下での一般的な攻撃ベクトルを系統的に解析し,実用的な動的防御アーキテクチャを提案する。 実世界の12件のセキュリティインシデントを分析し, 再侵入攻撃, オラクル操作, 複合フラッシュローン攻撃などのハイリスクパターンのメカニズムを明らかにする。 同時に,多次元オンチェーン時間特性とBi-LSTMアルゴリズムを用いたリアルタイム異常検出モデルを構築した。 実験の結果、このモデルは96.61\%の分類精度、悪意のある攻撃サンプルに対する平均リコール率97.70\%、1.5ミリ秒から2.8ミリ秒までの単一推論遅延を実現している。

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