[論文レビュー] SolidityCheck : Quickly Detecting Smart Contract Problems Through Regular Expressions

Pengcheng Zhang, Feng Xiao+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 21, 2019

Blockchain Technology Applications and Security参考文献 23被引用数 24

ひとこと要約

本論文では、正規表現とプログラムインストルメンテーションを用いて、再entrantや整数オーバーフローなど20種類のスマートコントラクト脆弱性を検出する、高速かつ高精度な静的解析ツール「SolidityCheck」を提案する。本手法は、ソースコードの意味的特徴と正確なパターンマッチングを活用することで、既存のツールに比べて検出効率と正確性に優れる。

ABSTRACT

As a blockchain platform that has developed vigorously in recent years, Ethereum is different from Bitcoin in that it introduces smart contracts into blockchain.Solidity is one of the most mature and widely used smart contract programming language,which is used to write smart contracts and deploy them on blockchain. However, once the data in the blockchain is written, it cannot be modified. Ethereum smart contract is stored in the block chain, which makes the smart contract can no longer repair the code problems such as re-entrancy vulnerabilities or integer overflow problems. Currently, there still lacks of an efficient and effective approach for detecting these problems in Solidity. In this paper, we first classify all the possible problems in Solidity, then propose a smart contract problem detection approach for Solidity, namely SolidityCheck. The approach uses regular expressions to define the characteristics of problematic statements and uses regular matching and program instrumentation to prevent or detect problems. Finally, a large number of experiments is performed to show that SolidityCheck is superior to existing approaches.

研究の動機と目的

• スマートコントラクトの脆弱性をデプロイ前に検出するための、効率的で正確なツールの不足に対処すること。
• バイナリコード解析に依存する既存のツールの限界を克服すること。これらのツールは高レベルの意味的情報を失い、効率性に欠ける。
• 再entrant や整数オーバーフローなどの高深刻度の問題に特に焦点を当て、正確な正規表現ベースのパターンを定義することで、検出の正確性を向上させること。
• 開発者が早期に問題のあるコードパターンを検出・容易に修正できる、高速でソースコードに特化したツールを提供すること。
• セキュリティ、パフォーマンス、保守性の問題をカバーする包括的かつ最新のスマートコントラクト問題の分類を確立すること。

提案手法

• 著者らは、スマートコントラクトの問題を、セキュリティ、パフォーマンス、隠れたコーディングの脅威の3つのカテゴリに分類し、20の特定の問題タイプを同定した。
• 再エンタープライズや未チェックの算術演算などの、問題のあるコード構造を正確にマッチさせるための正規表現パターンを設計した。
• 正規表現マッチングと軽量なプログラムインストルメンテーションを組み合わせることで、検出の正確性を向上させ、誤検出を低減した。
• 静的解析エンジンとして実装され、Solidityソースファイルを処理し、行単位の精度で検出された問題を報告する。
• 構文的パターンを直接マッチングすることで、コストの高い意味解析や文法解析を回避し、パフォーマンスを著しく向上させた。
• 実世界のスマートコントラクトの大規模なコーパスを用いて、有効性と効率性を検証した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 正規表現を用いることで、Solidityソースコードにおいて幅広いスマートコントラクト脆弱性を高精度に検出できるか？
• RQ2 正規表現ベースのアプローチは、バイナリコード解析や複雑なパースに依存する既存のツールと比較して、性能に優れているか？
• RQ3 提案手法は、再entrant や整数オーバーフローといった重要な脆弱性を、従来のツールよりも正確に検出できるか？
• RQ4 プログラムインストルメンテーションを用いることで、速度を損なわずに検出の正確性がどの程度向上するか？
• RQ5 20のスマートコントラクト問題の分類は、実世界のスマートコントラクト開発において包括的かつ実用的か？

主な発見

• SolidityCheckは、従来認識されにくいか、検出が困難だった20種類のスマートコントラクト問題を正常に検出できた。
• 既存のアプローチに比べ、検出効率が優れており、完全な意味解析や文法解析のオーバーヘッドを回避した。
• 再entrant や整数オーバーフローといった高リスクの脆弱性を正確に特定でき、コントラクトのセキュリティにとって不可欠な要因である。
• 正規表現の使用により、高速でスケーラブルな解析が可能になり、問題のあるコードパターンの特定において高い正確性を維持した。
• 実験の結果、複雑なパースツリーに依存するSmartCheckなどのツールと比較して、誤検出と見逃しの両方を低減した。
• 実世界のスマートコントラクトデータセットにおいて、使いやすさとスケーラビリティが高く、開発ワークフローへの統合に適していることが示された。