HyMo: Vulnerability Detection in Smart Contracts using a Novel Multi-Modal Hybrid Model

要約

タイトル：HyMo：新しいマルチモーダル・ハイブリッドモデルを使用したスマートコントラクトの脆弱性検出

要約：
– ブロックチェーン技術が急速に進歩し、スマートコントラクトは金融、医療、保険、ゲームなどの多くの産業で一般的なツールとなっています。
– スマートコントラクトの数は増加しており、同時に、スマートコントラクトのセキュリティについては、スマートコントラクトの脆弱性による金銭的な損失がもたらされるため、かなりの注目を集めています。
– 既存の分析技術は多数のスマートコントラクトのセキュリティ上の欠陥を識別することができますが、専門家によって確立された厳格な基準に依存しすぎており、スマートコントラクトの複雑さが増すにつれて検出プロセスに時間がかかってしまいます。
– 本論文では、スマートコントラクトの脆弱性を検出するために、HyMoをマルチモーダルハイブリッドディープラーニングモデルとして提案します。
– HyMoは、多様な入力表現を考慮するために知的に設計されており、FastTextワード埋め込み技術を使用して、それぞれの単語を2つのGRUで構成されたシーケンス処理モデルとして表現します。
– このモデルは、さまざまなディープラーニングモデルを使用して特徴を収集し、スマートコントラクトの脆弱性を特定します。
– ScrawlDなどの現在公開されているデータセットを用いた研究の一連の実験により、HyMoモデルはスマートコントラクトの脆弱性検出に優れた性能を発揮することが示されました。
– したがって、HyMoは他のアプローチよりもスマートコントラクトの脆弱性をよりよく検出することができます。

要約(オリジナル)

With blockchain technology rapidly progress, the smart contracts have become a common tool in a number of industries including finance, healthcare, insurance and gaming. The number of smart contracts has multiplied, and at the same time, the security of smart contracts has drawn considerable attention due to the monetary losses brought on by smart contract vulnerabilities. Existing analysis techniques are capable of identifying a large number of smart contract security flaws, but they rely too much on rigid criteria established by specialists, where the detection process takes much longer as the complexity of the smart contract rises. In this paper, we propose HyMo as a multi-modal hybrid deep learning model, which intelligently considers various input representations to consider multimodality and FastText word embedding technique, which represents each word as an n-gram of characters with BiGRU deep learning technique, as a sequence processing model that consists of two GRUs to achieve higher accuracy in smart contract vulnerability detection. The model gathers features using various deep learning models to identify the smart contract vulnerabilities. Through a series of studies on the currently publicly accessible dataset such as ScrawlD, we show that our hybrid HyMo model has excellent smart contract vulnerability detection performance. Therefore, HyMo performs better detection of smart contract vulnerabilities against other approaches.

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