스마트 컨트랙트 (Smart-contract) 취약점은 종종 단일 및 배치 엔트리 포인트 (single and batch entry points), 직접 및 어댑터 기반 흐름 (direct and adapter-based flows), 견적 및 실행 경로 (quote and execution paths), 또는 매수 및 매도와 같은 역연산 (inverse operations)과 같이 서로 대응되어야 하는 비즈니스 경로 간의 불일치로 인해 발생합니다. 기존 분석기들은 많은 로컬 구문 (syntactic) 및 데이터 흐름 (data-flow) 패턴에는 효과적이지만, 오라클 (oracle)이 관계적인 버그, 즉 두 개의 의미론적으로 쌍을 이루는 경로가 호환 가능한 가드 (guards), 상태 전이 (state transitions), 값의 흐름 (value flows), 그리고 실패 동작 (failure behavior)을 유지하는지 여부에 대해서는 제한적인 지원만을 제공합니다. 본 논문은 쌍을 이루는 비즈니스 경로를 서로에 대한 암시적 명세 (implicit specifications)로 취급하는 관계 모델인 카이랄 분석 (chiral analysis)을 소개합니다. 우리는 카이랄 관계 (chiral relations)를 메타모픽 관계 (metamorphic relations)의 정적 유사체로 공식화하고, 가드 (guards), 행위자 (actors), 상태 (state), 값 (value), 순서 (ordering), 실패 동작 (failure behavior), 그리고 외부 상호작용 (external interactions)에 대한 의무 사항 (obligations)을 도출하며, 위반된 의무 사항이 보안 영향 (security impact)을 미칠 때 취약점을 보고합니다. 우리는 이 아이디어를 ChiralDetector에 구현하였으며, 이는 비즈니스 경로를 추출하고, 정적 사실 (static facts)을 통해 후보 쌍의 순위를 매기며, LLM 기반의 의미론적 필터링 (semantic filtering) 및 탐지를 적용하고, 발견된 사항을 검증 및 중복 제거하는 Solidity 프로토타입입니다. Phi 프로토콜에 대한 예비 평가에서, ChiralDetector는 정적으로 순위가 매겨진 3,217개의 경로 쌍을 1,643개의 의미론적 후보로 줄였고, 101개의 중복 제거된 발견 그룹을 생성했으며, 수동으로 13개의 유효한 고유 이슈로 압축된 44개의 엄격한 검증기 양성 (strict-validator positives) 사례를 유지했습니다. 여기에는 교차 자산 Merkle 증명 재사용 (cross-art Merkle proof reuse), 수수료 단위 불일치 (fee unit mismatches), 공개 상태 추적 헬퍼 (public state-tracking helpers), 그리고 환불 전파 격차 (refund propagation gaps)가 포함됩니다. 결과는 카이랄 분석이 단일 함수 규칙으로 표현하기 어려운 비즈니스 로직 버그 클래스를 노출할 수 있는 동시에, LLM 비용과 검증기 정밀도 (validator precision)를 제어할 수 있는 구조화된 방법을 제공함을 시사합니다.