スマートコントラクトの監査にChatGPTを活用する - AuditGPT

Concepts de base

AuditGPTは、大規模言語モデル(LLM)を活用して、スマートコントラクトがERC規則に準拠しているかを自動的かつ包括的に検証する。

Résumé

本研究は以下の3つの主な貢献を行う:

1. ERCの実装規則に関する初の実証的研究を行い、規則の内容、セキュリティへの影響、自然言語での記述、Solidityでの実装について理解を深めた。

2. 上記の知見に基づき、AuditGPTを設計・実装した。AuditGPTは、監査プロセスを小さな管理可能なタスクに分割し、各ERC規則タイプに特化したプロンプトを設計することで、LLMの監査性能を向上させている。

3. 大規模データセットと真値データセットを用いた評価により、AuditGPTが高い有効性と正確性を持ち、専門家による監査サービスよりも優れていることを示した。

Stats

攻撃者が任意のアドレスからトークンを盗み出すことができる、ERC20規則違反のコード例がある。
ERC1155規則違反のコード例では、トークンが受取人のコントラクトに永久に閉じ込められてしまう。

Citations

"the _from account has deliberately authorized the sender of the message via some mechanism"
"the caller is not approved to manage the tokens"

Idées clés tirées de

AuditGPT

by Shihao Xia,S... à arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.04306.pdf

Questions plus approfondies

ERC規則の自動検出以外に、LLMをどのようにプログラミング言語関連のタスクに活用できるか?

LLMは大規模言語モデルを指し、プログラミング言語関連のタスクに幅広く活用できます。例えば、バグの検出や修正、マルウェアの検出、プログラムの修復などに使用されています。LLMは自然言語処理においても高い性能を発揮するため、プログラミング言語のコード解析や理解にも適しています。プログラムのセマンティクスや構文解析、コードの自動生成など、さまざまなプログラミング関連のタスクにおいてLLMを活用することが可能です。

ERC規則の設計プロセスにおいて、どのような改善点があるか?

ERC規則の設計プロセスにおいて、以下の改善点が考えられます。

効率的なルール抽出: ERC規則の抽出プロセスをさらに効率化し、正確なルールの抽出を促進することが重要です。
プロンプトの最適化: LLMによる検証を向上させるために、より適切なプロンプトの設計や特化した質問の導入が必要です。
コードスライシングの最適化: コードの分割方法や関連コードの選定を最適化し、検証プロセスを効果的に行うことが重要です。
一発学習の活用: 特定のルール記述やプログラムの意味論を理解するために、一発学習を活用してLLMの理解を向上させることが有益です。

ERC規則違反の根本原因は何か、そしてそれをどのように解決できるか?

ERC規則違反の根本原因は、プログラムのセマンティクスや要件を適切に満たしていないことにあります。これにより、予期しない動作やセキュリティ上の脆弱性が生じる可能性があります。これを解決するためには、以下のアプローチが有効です。

正確なルール遵守: プログラムのコードを詳細に検証し、ERC規則に厳密に準拠するように修正を加えることが重要です。
プロンプトの最適化: LLMによる検証を向上させるために、特化した質問や適切なプロンプトを使用して、ルール違反を特定し修正することが重要です。
コードの最適化: コードの分割や関連コードの選定を最適化し、ERC規則違反を防ぐためのコード修正を行うことが必要です。
一発学習の活用: ルールの理解やプログラムの意味論を向上させるために、一発学習を活用してLLMの検証能力を強化することが有益です。