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大規模スマートコントラクト監査用データセット、SC-Bench:現実世界のERC違反と注入されたエラーを含む


核心概念
SC-Benchは、現実世界のスマートコントラクトのERC違反を検出するMLベースの技術の有効性を評価するために、現実世界のERC違反と注入されたエラーを含む大規模なデータセットを提供する。
要約

SC-Bench:大規模スマートコントラクト監査用データセット

論文情報

Shihao Xia, Mengting He, Linhai Song, Yiying Zhang. (2024). SC-Bench: A Large-Scale Dataset for Smart Contract Auditing. arXiv preprint arXiv:2410.06176v1.

研究目的

本論文は、スマートコントラクト監査の自動化に向けた機械学習ベースの手法の研究開発を促進するため、大規模なデータセット「SC-Bench」を提案する。

手法

SC-Benchは、Ethereum Commonwealth Security Department、etherscan.io、polygonscan.comから収集した5,377件の現実世界のスマートコントラクトと、15,975件のERC違反で構成されている。違反には、手動で検査された139件の現実世界の違反と、プログラム分析に基づいて自動的に注入された15,836件のエラーが含まれる。エラー注入は、ERC20、ERC721、ERC1155の3つの主要なERC標準に焦点を当て、条件チェック、API、戻り値、値の更新、関数呼び出し、ロギングに関するルール違反を網羅的にカバーする6つの手法を用いて行われた。

主な結果

GPT-4を用いたSC-Benchの評価では、完全なERCルールを用いたプロンプトでは、GPT-4は全体の0.9%のエラーしか検出できなかった。一方、違反ルールと違反箇所に関するオラクル情報を提供するプロンプトを用いた場合、検出率は22.9%に向上した。

結論

SC-Benchは、スマートコントラクト監査の自動化に向けた機械学習ベースの手法の開発と評価のための貴重なリソースを提供する。GPT-4を用いた評価結果は、MLベースの技術が有望である一方で、精度向上にはまだ大きな余地があることを示唆している。

意義

SC-Benchは、スマートコントラクト監査の自動化、特にERCルール違反の検出における機械学習の応用に関する研究を促進するものである。

制限と今後の研究

SC-Benchは、3つの主要なERC標準に焦点を当てており、契約あたりのエラー注入数も制限されている。今後の研究では、より多くのERC標準を含め、より複雑なエラー注入手法を開発する必要がある。また、現実世界の違反と注入されたエラーの不均衡も課題として挙げられる。

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統計
SC-Benchは5,377件の現実世界のスマートコントラクトで構成されている。 15,975件のERC違反が含まれている。 139件の違反は現実世界のプログラマーによって引き起こされた。 15,836件の違反は、研究者によって注入された。 契約1件あたり平均476.29行のコードが含まれている。 契約1件あたり平均2.97個のエラーが含まれている。 ERC20を実装した契約が5,241件、ERC721を実装した契約が110件、ERC1155を実装した契約が26件含まれている。 完全なERCルールを用いたプロンプトでは、GPT-4はエラーの0.9%しか検出できなかった。 オラクル情報を用いたプロンプトでは、GPT-4はエラーの22.9%を検出できた。
引用
"To drive research and practices in smart-contract auditing and to assist real users with their auditing tasks, we release SC-Bench, the first dataset of real-world smart contracts and their ERC-rule violations." "Our results show that without the oracle, GPT-4 can only detect 0.9% violations, and with the oracle, it detects 22.9% violations. These results show the potential room for improvement in ML-based techniques for smart-contract auditing."

抽出されたキーインサイト

by Shihao Xia, ... 場所 arxiv.org 10-10-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.06176.pdf
SC-Bench: A Large-Scale Dataset for Smart Contract Auditing

深掘り質問

スマートコントラクトの複雑化が進むにつれて、SC-Benchのような静的なデータセットではなく、動的な実行環境を考慮した監査手法の開発が重要になるのではないか?

確かに、スマートコントラクトの複雑化が進むにつれて、静的なコード分析だけでは検出できない脆弱性が増加しています。SC-Benchのような静的データセットは、コードの構文や構造に基づいた分析に役立ちますが、実行時の状態やトランザクション履歴、外部とのインタラクションといった動的な側面を考慮する必要があるケースが増えています。 具体的には、以下のような脆弱性の検出には、動的な実行環境を考慮した監査手法が不可欠です。 再入攻撃: 悪意のあるコントラクトが、別のコントラクトの関数を呼び出し中に状態を変更する攻撃 ガス枯渇攻撃: 大量の計算を必要とするトランザクションを発生させ、コントラクトの実行を妨害する攻撃 タイムスタンプ依存: ブロックチェーンのタイムスタンプ操作による脆弱性 動的な実行環境を考慮した監査手法としては、以下のようなものが考えられます。 シンボリック実行: プログラムの入力値を記号で置き換え、可能なすべての実行パスを網羅的に探索する手法 ファジング: ランダムな入力値を生成し、プログラムの異常動作を検出する手法 フォーマル検証: 数理的な証明を用いて、プログラムが仕様通りに動作することを保証する手法 これらの手法を組み合わせることで、より網羅的で精度の高いスマートコントラクト監査が可能になります。

注入されたエラーは現実世界のエラーを完全に模倣できるわけではないため、SC-Benchの評価結果が実際の監査ツールに直接適用できるかは疑問が残る。現実世界のエラーの特性をより正確に反映したデータセット構築は可能だろうか?

ご指摘の通り、注入されたエラーは現実世界のエラーを完全に模倣することは難しく、SC-Benchの評価結果をそのまま実際の監査ツールに適用するには限界があります。現実世界のエラーは、開発者の心理的な要因やプロジェクト特有の状況、予期せぬ外部要因などが複雑に絡み合って発生するため、人工的に再現することは困難です。 より現実世界のエラーの特性を反映したデータセットを構築するには、以下のような取り組みが考えられます。 ハニーポットコントラクトの活用: わざと脆弱性を含むコントラクトを公開し、攻撃者の行動パターンやエラーの種類を収集する バグ報奨金プログラム: 開発者にインセンティブを与え、実際に発見された脆弱性に関する情報を収集する オープンソースプロジェクトの分析: 公開されているスマートコントラクトのコードやコミット履歴を分析し、エラーのパターンを抽出する これらの取り組みによって、現実世界のエラーに関するデータを増やし、より質の高いデータセットを構築することが可能になります。 また、機械学習を用いて、現実世界のエラーを模倣する手法も研究されています。例えば、過去のエラーデータからエラーのパターンを学習し、新たなエラーを自動生成するモデルなどが開発されています。

スマートコントラクト監査の自動化は、セキュリティの専門家不足の解消に繋がる一方で、倫理的な問題や責任の所在など、新たな課題も生まれてくる可能性があるのではないか?

おっしゃる通り、スマートコントラクト監査の自動化は、セキュリティ専門家の不足を解消する一方で、新たな倫理的問題や責任の所在といった課題を生み出す可能性があります。 考えられる倫理的問題としては、以下のような点が挙げられます。 誤検知による損失: 自動化ツールが誤って脆弱性と判断した場合、開発者に不必要な修正を強いる可能性があり、経済的損失や開発の遅延に繋がる可能性があります。 過信によるセキュリティリスク: 自動化ツールだけに頼り、人間の監査がおろそかになると、ツールでは検出できない脆弱性を見逃し、重大なセキュリティリスクに繋がる可能性があります。 責任の曖昧化: 自動化ツールが誤った判断をし、損失が発生した場合、ツールの開発者、利用者、スマートコントラクトの開発者のうち、誰が責任を負うべきか明確ではありません。 これらの問題に対処するために、以下のような取り組みが必要となります。 自動化ツールの精度向上: 機械学習などを活用し、誤検知を減らし、より精度の高い自動化ツールを開発する必要があります。 人間による監査との連携: 自動化ツールはあくまで補助的なツールとして位置づけ、最終的には人間の専門家による監査を必ず行うようにする必要があります。 責任分担の明確化: 自動化ツール利用に関する契約やガイドラインを整備し、ツール開発者、利用者、スマートコントラクト開発者それぞれの責任範囲を明確にする必要があります。 スマートコントラクト監査の自動化は、セキュリティレベル向上に大きく貢献する可能性を秘めていますが、同時に新たな課題も生まれてきます。技術的な進歩だけでなく、倫理的な側面も考慮し、責任ある開発と利用を進めていくことが重要です。
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