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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-03-05 14:20 Ethereumスマートコントラクトにおけるコントラクト単位でのコード表現の学習による脆弱性検知 ○芦澤奈実・矢内直人・クルーズ ジェイソン ポール（阪大）・岡村真吾（奈良高専）  IT2020-156 ISEC2020-86 WBS2020-75 |
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| 抄録 | （和） | Ethereum スマートコントラクトはブロックチェーン上で稼働するプログラムだが, これまでに多くの脆弱性が報告されている. しかし既存のセキュリティ解析ツールはコードの改変などが行われた際に検知精度が大幅に下がってしまう. 著者らはこれまでにスマートコントラクトのコードを言語処理を用いて解析するツールEth2Vec を提案している. 本稿ではEth2Vec の発展として脆弱なコントラクトをEth2Vec に学習させることで, 特徴量を抽出できていること, また実際のコントラクトに対し脆弱性を検知できることを確認する. 具体的にはEtherscan など既存の公開データベースを用いて実験を行い, サポートベクタマシン (SVM) を用いた既存研究よりも適合率, 再現率, F値においてEth2Vec がより高精度で検知可能だと示す. さらにEth2Vec がコードの改変に対して頑健であることも示す. |
| （英） | Ethereum smart contracts are programs that run on the Ethereum blockchain, and many smart contract vulnerabilities have been discovered in the past decade. Many security analysis tools have been created to detect such vulnerabilities, but their performance decreases drastically when target codes are rewritten. We have proposed Eth2Vec, a machine-learning-based static analysis tool for vulnerability detection in smart contracts, so far. In this paper, we confirm that Eth2Vec can precisely extract features and detect vulnerabilities in deployed contracts through learning vulnerable contracts. We conduct experiments with existing open databases, such as Etherscan, and our results show that Eth2Vec outperforms a recent model based on support vector machine in terms of well-known metrics, i.e., precision, recall, and F1-score. We also show the robustness of Eth2Vec against code rewrites, i.e., it can detect vulnerabilities even in rewritten codes. | |
| キーワード | （和） | Ethereum / スマートコントラクト / ブロックチェーン / 自然言語処理 / ニューラルネットワーク / 静的解析 / / |
| （英） | Ethereum / Smart contract / Blockchain / Natural language processing / Neural network / Static analysis / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 411, ISEC2020-86, pp. 273-280, 2021年3月. | |
| 資料番号 | ISEC2020-86 | |
| 発行日 | 2021-02-25 (IT, ISEC, WBS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IT2020-156 ISEC2020-86 WBS2020-75 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | WBS IT ISEC |
| 開催期間 | 2021-03-04 - 2021-03-05 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | WBS・IT・ISEC合同研究会 |
| テーマ（英） | Joint Meeting of WBS, IT, and ISEC |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ISEC |
| 会議コード | 2021-03-WBS-IT-ISEC |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | Ethereumスマートコントラクトにおけるコントラクト単位でのコード表現の学習による脆弱性検知 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Learning Contract-Wide Code Representations for Vulnerability Detection on Ethereum Smart Contracts |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Ethereum / Ethereum |
| キーワード(2)（和/英） | スマートコントラクト / Smart contract |
| キーワード(3)（和/英） | ブロックチェーン / Blockchain |
| キーワード(4)（和/英） | 自然言語処理 / Natural language processing |
| キーワード(5)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural network |
| キーワード(6)（和/英） | 静的解析 / Static analysis |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 芦澤 奈実 / Nami Ashizawa / アシザワ ナミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 矢内 直人 / Naoto Yanai / ヤナイ ナオト |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | クルーズ ジェイソン ポール / Jason Paul Cruz / クルーズ ジェイソン ポール |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡村 真吾 / Singo Okamura / オカムラ シンゴ |
| 第4著者 所属（和/英） | 奈良工業高等専門学校 (略称： 奈良高専) National Institute of Technology, Nara College (略称： NITNC) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-05 14:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ISEC |
| 資料番号 | IT2020-156, ISEC2020-86, WBS2020-75 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.410(IT), no.411(ISEC), no.412(WBS) |
| ページ範囲 | pp.273-280 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2021-02-25 (IT, ISEC, WBS) |
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