スマートコントラクトのセキュリティ分析のための機械学習モデル

本論文では、スマートコントラクトにおけるセキュリティ脆弱性のパターンを検出する機械学習予測モデルを紹介します。Ethereumプラットフォームで検証され使用された1000以上のスマートコントラクトにラベルを付けるために、2つの静的コードアナライザーを適応させました。私たちのモデルは、平均95％の精度で多くの主要なソフトウェア脆弱性を予測しました。このモデルはSolidityで開発されたスマートコントラクトをサポートしていますが、本論文で説明するアプローチは他の言語やブロックチェーンプラットフォームにも適用できます。