타이틀드 프롬프트, 타게트드 프로텍션: 스마트 컨트랙트 취약점 분석을 위한 LLM 기반 접근법

요약

본 논문은 블록체인 스마트 컨트랙트의 보안 취약점을 탐지하기 위한 LLM 기반 프레임워크를 제안합니다. 기존 방식의 한계를 극복하기 위해, 15개 플랫폼에서 수집된 대규모 주석화 데이터셋을 활용하고 AST(Abstract Syntax Tree) 기반 컨텍스트 추출과 특화된 프롬프트 디자인을 결합했습니다. 이 접근법은 다양한 취약점 카테도리별 맞춤형 탐지기를 구현하여, 높은 평균 양의/음의 재현율(recall)을 달성하며 스마트 컨트랙트 보안 분석에 새로운 가능성을 제시합니다.

핵심 포인트

• 스마트 컨트랙트는 불변성으로 인해 심각한 보안 취약점에 노출되어 있어 전문적인 분석이 필수적입니다.
• 제안된 LLM 기반 프레임워크는 AST 기반의 정확한 컨텍스트 추출과 특화된 프롬프트 디자인을 결합하여 효율성을 높였습니다.
• 15개 블록체인 플랫폼에서 수집된 3만 개 이상의 대규모 주석화 취약점 데이터셋을 구축하고 공개했습니다.
• 실험 결과, 평균 양의 재현율(0.92)과 음의 재현율(0.85)을 달성하며 고정밀 보안 분석 능력을 입증했습니다.