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Enhanced Smart Contract Reputability Analysis using Multimodal Data Fusion on Ethereum

Created by
  • Haebom

저자

Cyrus Malik, Josef Bajada, Joshua Ellul

개요

본 논문은 분산 시스템 내 스마트 계약의 신뢰도 평가를 위해 코드 분석 및 거래 데이터를 통합하는 다중 모드 데이터 융합 프레임워크를 제안합니다. 기존의 코드 분석 또는 거래 데이터만을 사용하는 방법의 한계를 극복하고자, GAN을 활용한 opcode 임베딩을 통해 코드 분석의 정확도를 높였으며 (97.67% 정확도, 0.942 재현율), 코드 특징과 거래 데이터를 결합하여 단일 소스 모델 대비 재현율을 7.25% 향상시켰습니다. 이를 통해 스마트 계약의 행동에 대한 홀리스틱한 관점을 제공하여 신뢰도 평가, 사기 활동 식별 및 이상 패턴 예측 능력을 향상시키고, 블록체인 보안 강화에 기여합니다.

시사점, 한계점

시사점:
GAN 기반 opcode 임베딩을 활용한 AI 기반 코드 분석으로 스마트 계약의 불법 여부 판별 정확도 향상 (97.67% 정확도, 0.942 재현율).
코드 분석과 거래 데이터 융합을 통한 스마트 계약 신뢰도 평가의 정확성 및 재현율 향상 (단일 소스 모델 대비 7.25% 재현율 향상).
사기 활동 식별 및 이상 패턴 예측 능력 향상을 통한 블록체인 보안 강화.
스마트 계약의 신뢰도 평가에 대한 홀리스틱한 접근 방식 제시.
한계점:
본 논문에서 제시된 프레임워크의 일반화 가능성 및 다양한 블록체인 환경에 대한 적용 가능성에 대한 추가 연구 필요.
특정 유형의 스마트 계약에 대한 편향 가능성 및 다양한 유형의 스마트 계약에 대한 성능 평가 필요.
실제 운영 환경에서의 장기적인 성능 및 안정성에 대한 추가적인 검증 필요.
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