Cross-Modality Mutual Learning for Enhancing Smart Contract Vulnerability Detection on Bytecode

字节码 计算机科学 脆弱性(计算) 模态(人机交互) 计算机安全 语义学(计算机科学) 编码(集合论) 源代码 程序设计语言 人工智能 Java 集合(抽象数据类型)
作者
Peng Qian,Zhenguang Liu,Yifang Yin,Qinming He
标识
DOI:10.1145/3543507.3583367
摘要

Over the past couple of years, smart contracts have been plagued by multifarious vulnerabilities, which have led to catastrophic financial losses. Their security issues, therefore, have drawn intense attention. As countermeasures, a family of tools has been developed to identify vulnerabilities in smart contracts at the source-code level. Unfortunately, only a small fraction of smart contracts is currently open-sourced. Another spectrum of work is presented to deal with pure bytecode, but most such efforts still suffer from relatively low performance due to the inherent difficulty in restoring abundant semantics in the source code from the bytecode.
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