본 논문은 급격히 성장하는 탈중앙 금융(DeFi) 생태계에서 코드 재사용, 취약한 코드 전파로 인한 문제를 해결하기 위해, EVM 바이트코드의 유사성 탐지를 위한 새로운 방법론을 제시한다. 기존의 한계를 극복하기 위해 '안정적인 명령어' 간의 관계를 포착하는 Stable-Semantic Graph(SSG)를 제안하고, 이를 기반으로 이종 그래프 신경망을 활용한 유사성 탐지 프로토타입 Esim을 개발하였다. Esim은 높은 정확도로 SSG를 구축하고, 기존 방법론을 능가하는 유사성 탐지 성능을 보였다. 또한, 대규모 연구를 통해 Etherscan보다 뛰어난 취약점 검색 능력을 입증하였다.
