信頼性の高いスマートコントラクト監査のためのファインチューニングとLLMベースエージェントの組み合わせ

Core Concepts

TrustLLMは、ファインチューニングとLLMベースエージェントを組み合わせて、直感的なスマートコントラクト監査を提供する。

Abstract

スマートコントラクトはブロックチェーン上に構築された分散型アプリケーションであり、そのセキュリティが重要である。 TrustLLMはDetectorとReasonerの2つのモデルを使用し、2段階のファインチューニングアプローチを採用している。 Detectorは脆弱性を検出し、Reasonerは脆弱性の原因を説明する。 TrustLLMは他のモデルよりも高い精度と信頼性を達成しており、実世界で価値が証明されている。 複数のプロンプトと多数決メカニズムによってDetectorのパフォーマンスが向上し、安定性が増している。

Stats

263件の実際のスマートコントラクト脆弱性データセットにおいて、TrustLLMはF1スコア91.21%と精度91.11%を達成した。 TrustLLMによって生成された原因は、地面真理原因と一致率約38%を達成した。

Quotes

"One of the big skills in bug bounties that’s really difficult to teach is intuition. Everything I do I am following my intuition. It’s what looks interesting and what doesn’t look right." - Katie Paxton-Fear

Key Insights Distilled From

Combining Fine-Tuning and LLM-based Agents for Intuitive Smart Contract Auditing with Justifications

by Wei Ma,Daoyu... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16073.pdf

Deeper Inquiries

TrustLLMが他のモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮する理由は何ですか？

TrustLLMが他のモデルよりも優れたパフォーマンスを示す主な理由は、以下の点にあります。 Two-stage Fine-Tuning Approach: TrustLLMはDetectorとReasonerという2つのモデルを使用しており、それぞれが専門的なタスクに特化しています。この2段階のアプローチによって、各モデルが最適な性能を発揮しやすくなっています。 Fine-Tuning with Multiple Prompts and Majority Voting: TrustLLMでは複数のプロンプトで学習し、多数決方式で最終的な判断を行うことで精度向上を図っています。これにより信頼性が高まり、正確な予測が可能となっています。 Integration of LLM-based Agents (Ranker and Critic): ランカーとクリティックといったLLMエージェントの統合によって、最適な脆弱性原因を選択するプロセスが改善されており、説明生成の質も向上しています。

この研究から得られた知見は将来的なブロックチェーンセキュリティへどう貢献しますか

この研究から得られた知見は将来的なブロックチェーンセキュリティへ大きく貢献します。具体的に以下の点でその影響力が期待されます： 高度なセキュリティ対策手法: TrustLLMの成功例から得られる知見は、将来的にブロックチェーン技術やスマートコントラクト関連分野で新たなセキュリティ対策手法やツール開発へつながる可能性があります。 実務応用への展開: 実務レベルでTrustLLMや同様のアプローチを活用することで、企業や組織は効果的かつ効率的にスマートコントラクト監査作業を行うことが可能となります。これによって不正行為や脆弱性から保護される安全性向上へ貢献します。

スマートコントラクト監査における直感力や専門家判断力など人間的な要素をAIが模倣することについて考えますか

AI技術（TrustLLM）が直感力や専門家判断力等人間特有要素を模倣することは非常に興味深い側面です。この取り組みから以下の考え方・観点等考察されます： 人間知能再現: AI技術（TrustLLM）が直感力や専門家判断力等人間特有要素を模倣する試みは、「AI vs 人間」また「AI × 人間」という新しい視点提供します。これら要素模倣工程中、「どうしたら本当問題解決出来る？」等重要問題解決方法採用事象起きていました AI進化方向：今後さら多く産業界埋め込まれてソフトウェア開発及ビジネストランザクショナル処理支援役割担当時代到来予想されており，直感力，専門家判断力含んだ情報処理能動作成必須条件変わろう． 社会インパクト：AI技術（TrustLMM）自然言語処理及ビッグデータ分析利用，徐々社会生活侵入増加中．その一部分でもある直感・専門家意思表現模倣取引所述事象通じ，未来社会形態変革促進役立ちそう．