論文の概要: Mind the Gap: Detecting Description-Execution Mismatch Attacks in DAO Governance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.13601v1
- Date: Fri, 11 Sep 2026 23:12:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-16 07:15:05.405251
- Title: Mind the Gap: Detecting Description-Execution Mismatch Attacks in DAO Governance
- Title（参考訳）: Mind the Gap:DAOガバナンスにおける説明実行ミスマッチ攻撃の検出
- Abstract要約: 実ガバナンスにおけるDEMI検出のための最初の体系的枠組みを提示する。
悪意のあるプロジェクタは、実行されたコードが資金を転送したり、プロトコルの制御をつかんだりしながら、投票をパスするために良心的な説明を提出することができる。
本稿では,従来のオンチェーントランザクションからDAO単位のガバナンスプロファイルを構築するシミュレーションフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.69852855633694
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Decentralized autonomous organizations (DAOs) change protocols through a proposal-based process: initiators submit a proposal, members vote on it based on its natural-language description, and if it passes, the project executes the code behind it. This process is inherently vulnerable to deceptive proposals, where the described intent and the actual code execution mismatch. A malicious proposer can submit a benign-looking description to pass voting while the executed code transfers funds or seizes control of the protocol, which we call a Description-Execution Mismatch (DEMI) attack. We present the first systematic framework for DEMI detection in real DAO governance. First, the diversity of DAO deployments makes a unified, scalable analysis difficult; we address this with a DAO-agnostic simulation framework that builds a per-DAO governance profile from historical on-chain transactions and then drives each new proposal through the full governance lifecycle to obtain its execution behavior. Second, free-form descriptions and structured execution traces are hard to compare; we address this with an evidence-mapping paradigm that requires an LLM to locate explicit per-action textual justifications rather than issue a holistic judgment, substantially improving precision and recall over direct querying. On a large-scale dataset of real-world Ethereum DAO governance, our simulation derives execution results for 92.7% of active DAOs and 89.3% of executed proposals, far exceeding existing platforms. Our detector reaches 81.7% mean precision and 98.3% mean recall under stratified cross-validation, and evidence mapping generalizes across LLM vendors rather than depending on one model. Under a systematic red-team/blue-team evaluation, the Robustness Guard defends most adaptive attacks even against an adversary that knows the detector, and this robustness generalizes to held-out proposals.
- Abstract（参考訳）: 提案を提出し、メンバがその自然言語の説明に基づいて投票し、もしそれが通過すれば、プロジェクトはその背後にあるコードを実行する。
このプロセスは本質的に、記述されたインテントと実際のコード実行ミスマッチがある偽りのプロポーザルに対して脆弱である。
悪意のあるプロジェクタは、実行されたコードが資金を転送したり、プロトコルの制御をつかんだりしながら、投票をパスするために良心的な説明を提出することができる。
実DAOガバナンスにおけるDEMI検出のための最初の体系的フレームワークを提案する。
まず、DAOデプロイメントの多様性は、統一的でスケーラブルな分析を困難にします。私たちはDAOに依存しないシミュレーションフレームワークでこの問題に対処します。
第二に、自由形式の記述と構造化された実行トレースは、比較が難しい。我々は、LCMが全体的な判断を発行するのではなく、明示的なアクションごとのテキストの正当性を特定することを要求するエビデンス・マッピング・パラダイムに対処し、直接クエリよりも精度とリコールを大幅に改善する。
実世界のEthereum DAOガバナンスの大規模データセット上で、我々のシミュレーションは、アクティブなDAOの92.7%、実行された提案の89.3%の実行結果を導き、既存のプラットフォームをはるかに上回っている。
我々の検出器は81.7%の平均精度と98.3%の平均リコールに達し、1つのモデルに依存するのではなく、LCMベンダーにまたがるエビデンスマッピングが一般化する。
系統的な赤チーム/青チーム評価の下で、ロバストネスガードは、検出器を知っている敵に対してさえ最も適応的な攻撃を防御し、この堅牢性は保留提案に一般化する。
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