抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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Ethereumは,安全,ブロックチェーンベース金融およびビジネス取引を可能にするための広く使用されたプラットフォームとなっている。しかし,スマート契約における多くの同定されたバグと脆弱性は重大な財務損失をもたらし,スマート契約セキュリティに関する重大な懸念を提起する。したがって,スマート契約コードをより良く維持し,その高信頼性を確保するための重要なニーズがある。この研究では:本研究では;(1)最初に,スマート契約に関するクローン検出,バグ検出および契約検証のために有用である,固体性におけるスマート契約の構造コード埋込みを学習するための自動深層学習ベース手法を提案した。Ethereumブロックチェーンから収集された22K以上の固体性契約に本手法を適用し,結果は,固体性コードのクローン比が従来のソフトウェアよりはるかに高い約90%であることを示した。著者らは,著者らのバグデータベースとして10種類の一般的脆弱性に属する52の既知のバグギースマート契約のリストを集めた。本アプローチは,著者らのバグデータベースに基づく1000以上のクローン関連バグを効率的かつ正確に同定できる。(2)第2に,開発者のフィードバックに従って,著者らは,著者らのアプローチを使用するための固体開発者を容易にするために,SmartEmbedと呼ばれるWebベースのツールにおけるアプローチを実行した。本ツールは,既存のEthereumブロックチェーンにおける反復スマート契約を効率的に同定するために,また,契約の信頼性におけるユーザの信頼の改善を助けることができるバグの既知セットに対する契約をチェックするために,固体開発者を支援することができる。著者らは,実際の使用のためにリアルタイムで開発者をサポートするのに十分なスマートベッドの実装を最適化する。Ethereum生態系と個体の固体開発者は,本研究から利益を得ることができる。【JST・京大機械翻訳】
