[論文レビュー] Large Language Models for Blockchain Security: A Systematic Literature Review

Zheyuan He, Zihao Li+6 more|arXiv (Cornell University)|Mar 21, 2024

Blockchain Technology Applications and Security被引用数 11

ひとこと要約

この論文は、巨大言語モデル（LLMs）がブロックチェーンのセキュリティに適用される方法を初めて体系的にレビューしたもので、タスク、ケーススタディ、今後の方向性を概説する。

ABSTRACT

Large Language Models (LLMs) have emerged as powerful tools across various domains within cyber security. Notably, recent studies are increasingly exploring LLMs applied to the context of blockchain security (BS). However, there remains a gap in a comprehensive understanding regarding the full scope of applications, impacts, and potential constraints of LLMs on blockchain security. To fill this gap, we undertake a literature review focusing on the studies that apply LLMs in blockchain security (LLM4BS). Our study aims to comprehensively analyze and understand existing research, and elucidate how LLMs contribute to enhancing the security of blockchain systems. Through a thorough examination of existing literature, we delve into the integration of LLMs into various aspects of blockchain security. We explore the mechanisms through which LLMs can bolster blockchain security, including their applications in smart contract auditing, transaction anomaly detection, vulnerability repair, program analysis of smart contracts, and serving as participants in the cryptocurrency community. Furthermore, we assess the challenges and limitations associated with leveraging LLMs for enhancing blockchain security, considering factors such as scalability, privacy concerns, and ethical concerns. Our thorough review sheds light on the opportunities and potential risks of tasks on LLM4BS, providing valuable insights for researchers, practitioners, and policymakers alike.

研究の動機と目的

• ブロックチェーンセキュリティにおけるLLMアプリケーションの全体像を調査する（LLM4BS）。
• LLMs がスマートコントラクト監査、異常検知、ファジング、開発、ガバナンスの各領域でどのように用いられているかを整理する。
• LLM4BSにおける課題、制限、今後の研究方向性を特定する。

提案手法

• 既存のLLM4BS研究の総説的文献調査。
• LLM4BSタスクを5つの適用領域に分類するための分類法の開発。
• LLM4FUZZ、SMARTINV、BLOCKGPTなどのツールとシステムを分析するケーススタディ。
• スケーラビリティ、プライバシー、対抗的リスクなどの課題に関する批判的論議。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ブロックチェーンセキュリティにおけるLLMsの主な適用領域は何か？
• RQ2 LLMsはブロックチェーンセキュリティを強化するためにどのようなメカニズムを用いるか（例：監査、異常検知、ファジング、開発）？
• RQ3 ブロックチェーンセキュリティへのLLMs適用の主要な課題と制限は何か？
• RQ4 LLMsとブロックチェーンセキュリティの交差領域における今後の方向性と研究機会は何か。

主な発見

• LLMsはブロックチェーン領域でスマートコントラクト監査、異常取引分析、ファジング、スマートコントラクト開発、ガバナンス/法務タスクに適用されている。
• ケーススタディは、LLMベースツールが特定の設定で脆弱性検知の改善とリアルタイムの異常特定を達成することを示している。
• マルチモーダルおよび文脈対応アプローチ（例：SMARTINV、SMARTINVに類似した不変条件、マルチモーダルデータ）はセキュリティ分析を強化する。
• BLOCKGPT のようなIDSは高スループット（おおよそ2,284トランザクション/秒）と攻撃取引の効果的なランキングを示している。
• 文献はスケーラビリティ、プライバシー問題、対敵攻撃、注意深いプロンプト設計と検証の必要性など、重大な課題を指摘している。