論文の概要: On Identifying Sound Conditions for Frontrunning Resistance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.11535v1
- Date: Thu, 10 Sep 2026 13:35:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-11 23:53:35.372024
- Title: On Identifying Sound Conditions for Frontrunning Resistance
- Title(参考訳): フロントラン抵抗の音響条件について
- Abstract要約: フロントラン攻撃は、主要なブロックチェーンに数百万ドルの損失をもたらした。
これまでのところ、このフィールドは、そのような攻撃に抵抗する契約についてさえ、厳格な定義を欠いている。
スマートコントラクトに対するフロントランニング脆弱性の最初の公式定義を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.687674183016513
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Blockchains enable decentralized applications through smart contracts---interactive programs executed through consensus. However, the inherently asynchronous nature of blockchain transaction ordering introduces a class of vulnerabilities known as frontrunning attacks, which have caused millions of dollars in losses in major blockchains, such as Ethereum. Frontrunning attacks arise because users interact with smart contracts through transactions, which are added to the blockchain by designated nodes called miners. Miners can exploit their ability to reorder, delay, or insert transactions to gain an advantage over honest users, effectively frontrunning them. Yet, to date, the field lacks a rigorous definition of what it even means for a contract to resist such attacks. Worse, we show that existing dynamic detection approaches are fundamentally inadequate: in a large-scale study comprising 287 smart contract audits, 55% of the 393 reported vulnerabilities identified by leading smart contract auditors fall outside the scope of state-of-the-art detection criteria. To address this gap, we propose the first formal definition of frontrunning vulnerability for smart contracts. Our definition captures a key insight: resistance to frontrunning is not an intrinsic property of a contract alone, but depends critically on how honest users interact with it. Grounded in this observation, we develop a sound algorithm for synthesizing secure interaction conditions, alongside a prototype implementation that we apply to audited real-world contracts---revealing previously undiscovered vulnerabilities in two Ethereum contracts.
- Abstract(参考訳): ブロックチェーンはスマートコントラクトを通じて分散アプリケーションを実現します。
しかしながら、ブロックチェーントランザクションの順序付けの本質的に非同期な性質は、フロントラン攻撃として知られる一連の脆弱性を導入し、Ethereumのような主要なブロックチェーンに数百万ドルの損失をもたらした。
フロントラン攻撃は、ユーザがトランザクションを通じてスマートコントラクトと対話し、マイナと呼ばれる指定されたノードによってブロックチェーンに追加されるため発生する。
マイナは、トランザクションのリオーダー、遅延、挿入といった機能を活用して、誠実なユーザよりも有利になり、効果的に最前線に立つことができます。
しかし、これまでのところ、このフィールドにはそのような攻撃に抵抗する契約が何を意味するのかという厳格な定義が欠けている。
さらに,287件のスマートコントラクト監査を含む大規模調査では,スマートコントラクト監査をリードする393件の脆弱性の55%が,最先端検出基準の範囲外にあることが判明した。
このギャップに対処するため、スマートコントラクトに対するフロントランニング脆弱性の最初の公式定義を提案する。
私たちの定義は重要な洞察を捉えています – フロントランに対する抵抗は,契約の本質的な性質ではなく,誠実なユーザとの対話方法に大きく依存しています。
本研究は,セキュアな相互作用条件を合成する健全なアルゴリズムと,監査済みの実世界の契約に適用されるプロトタイプ実装を開発し,Ethereumの2つの契約における未発見の脆弱性を検証した。
関連論文リスト
- $Z^2$-ACT: End-to-End Verifiable Agentic Intent Control for Open 6G RAN [43.15181031994434]
本稿では,ゼロ知識監査制御とゼロ信頼検証エージェントインテントアーキテクチャを提案する。
実大規模言語モデルは、オペレータの意図をIntent Contractsに変換するために、非リアルタイムパスで使用される。
その結果、動作フィルタリングと攻撃レジリエンスを適度なレイテンシとシグナリングコストで改善したことが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-21T12:44:03Z) - Skillsets on the Chain: A Blockchain-based Zero-Trust Framework for Agentic AI Networking [41.895053158170136]
Agentic AI Network(AgentNet)システムは、サードパーティのスキルセット実装と分散マルチエージェントコラボレーションに大きく依存している。
本稿では、2層ブロックチェーンでセキュアなゼロトラストフレームワークであるTrustAgentNetを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-31T00:24:06Z) - Blockchain Transaction Simulation Phishing [41.25322759036545]
本稿では,トランザクションシミュレーションフィッシングの総合的研究について紹介する。
我々は2024年8月から2025年6月までに4000以上のフィッシング契約を締結した。
我々の分析では5700人以上の犠牲者と約348万ドルの損失が確認されており、その91.5%がクラスタリングで発生している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-30T18:09:56Z) - GoAT-X: A Graph of Auditing Thoughts for Securing Token Transactions in Cross-Chain Contracts [52.51342355102833]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-27T11:34:21Z) - AetherWeave: Sybil-Resistant Robust Peer Discovery with Stake [3.9189409002585553]
私たちはAetherWeaveを紹介します。AetherWeaveは、ネットワークへの参加と預金を結び付けるピアディスカバリプロトコルです。
高い確率で、正直なオーバーレイが接続されているか、小さなコンポーネントの全てのノードの$(ssqrtn)$-fractionがアタック検出フラグを掲げていることを証明します。
AetherWeaveはSybilの抵抗性とプライバシを同時に提供する最初のピアディスカバリプロトコルである。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-24T23:50:17Z) - Novel Blockchain-based Protocols for Electronic Voting and Auctions [0.0]
我々は、ブロックチェーン上に構築されるいくつかの分散プロトコル、特にスマートコントラクトに関するスマートコントラクトについて検討している。
我々はBlind Voteという新しいアプローチを提案し、これは追跡不能で、安全で、効率的で、秘密保持であり、完全にオンチェーンの電子投票プロトコルである。
一方,入札者の身元と入札価値を保護し,個人的かつ信頼できないオークションのための新しいアルゴリズム群を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-04T02:26:04Z) - Decompiling Smart Contracts with a Large Language Model [51.49197239479266]
Etherscanの78,047,845のスマートコントラクトがデプロイされているにも関わらず(2025年5月26日現在)、わずか767,520 (1%)がオープンソースである。
この不透明さは、オンチェーンスマートコントラクトバイトコードの自動意味解析を必要とする。
バイトコードを可読でセマンティックに忠実なSolidityコードに変換する,先駆的な逆コンパイルパイプラインを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-24T13:42:59Z) - Privacy-Preserving Smart Contracts for Permissioned Blockchains: A zk-SNARK-Based Recipe Part-1 [1.7265013728931]
この研究は、zk-SNARKを使用してスマートコントラクトとブロックチェーンのプライバシを提供するソリューションを提案する。
この提案にはデリゲートトランザクションと呼ばれる新しいタイプのトランザクションが含まれており、Delivery vs Payment(DvP)のようなユースケースを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-06T21:16:33Z) - Versioned Analysis of Software Quality Indicators and Self-admitted Technical Debt in Ethereum Smart Contracts with Ethstractor [2.052808596154225]
本稿では、バージョン管理されたスマートコントラクトのデータセットを収集する最初のスマートコントラクト収集ツールであるEthstractorを提案する。
収集されたデータセットは、スマートコントラクトの脆弱性の指標として、コードメトリクスの信頼性を評価するために使用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-22T18:27:29Z) - Dual-view Aware Smart Contract Vulnerability Detection for Ethereum [5.002702845720439]
本報告では,DVDet というデュアルビュー対応スマートコントラクト脆弱性検出フレームワークを提案する。
このフレームワークは最初、スマートコントラクトのソースコードとバイトコードを重み付きグラフに変換し、フローシーケンスを制御する。
データセットの総合的な実験により,我々の手法は脆弱性の検出において他者よりも優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-29T06:47:51Z) - LookAhead: Preventing DeFi Attacks via Unveiling Adversarial Contracts [15.071155232677643]
DeFi(Decentralized Finance)は、30億ドルを超える損失を計上している。
現在の検出ツールは、攻撃活動を効果的に識別する上で重大な課題に直面している。
敵契約を公開することでDeFi攻撃を検出する新しいフレームワークであるLookAheadを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-14T11:39:33Z) - Vulnerability Scanners for Ethereum Smart Contracts: A Large-Scale Study [44.25093111430751]
2023年だけでも、そのような脆弱性は数十億ドルを超える巨額の損失をもたらした。
スマートコントラクトの脆弱性を検出し、軽減するために、さまざまなツールが開発されている。
本研究では,既存のセキュリティスキャナの有効性と,現在も継続している脆弱性とのギャップについて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-27T11:26:26Z) - Blockchain Large Language Models [65.7726590159576]
本稿では,異常なブロックチェーントランザクションを検出するための動的,リアルタイムなアプローチを提案する。
提案するツールであるBlockGPTは、ブロックチェーンアクティビティのトレース表現を生成し、大規模な言語モデルをスクラッチからトレーニングして、リアルタイム侵入検出システムとして機能させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-25T11:56:18Z) - ESCORT: Ethereum Smart COntRacTs Vulnerability Detection using Deep
Neural Network and Transfer Learning [80.85273827468063]
既存の機械学習ベースの脆弱性検出方法は制限され、スマートコントラクトが脆弱かどうかのみ検査される。
スマートコントラクトのための初のDeep Neural Network(DNN)ベースの脆弱性検出フレームワークであるESCORTを提案する。
ESCORTは6種類の脆弱性に対して平均95%のF1スコアを達成し,検出時間は契約あたり0.02秒であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-23T15:04:44Z) - Quantum Multi-Solution Bernoulli Search with Applications to Bitcoin's
Post-Quantum Security [67.06003361150228]
作業の証明(英: proof of work、PoW)は、当事者が計算タスクの解決にいくらかの労力を費やしたことを他人に納得させることができる重要な暗号構造である。
本研究では、量子戦略に対してそのようなPoWの連鎖を見つけることの難しさについて検討する。
我々は、PoWs問題の連鎖が、マルチソリューションBernoulliサーチと呼ばれる問題に還元されることを証明し、量子クエリの複雑さを確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-30T18:03:56Z)
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。