머신 러닝을 활용한 스마트 컨트랙트 취약점 탐지 연구 동향

A Survey on Vulnerability Detection in Smart Contract Using Machine Learning Techniques

초록

최근 블록체인 기술이 다양한 산업(금융, 의료)에서 활발히 활용되며, 블록체인의 핵심 기술 중 하나인 스마트 컨트랙트(Smart Contract) 또한 큰 관심을 받고 있다. 스마트 컨트랙트는 제 3자의 개입 없이 탈중앙화된 환경에서 신뢰성 있는 거래 기능을 제공한다. 하지만 스마트 컨트랙트의 사용이 늘어남에 따라 여러 취약점이 노출될 가능성 역시 증가하고 있다. 실제 스마트 컨트랙트의 여러 보안 취약점으로 인한 금전적인 피해 사례들이 보고되고 있다. 이러한 문제를 방지하기 위해 스마트 컨트랙트 코드 내의 취약점을 사전에 탐지하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이는 머신 러닝 기법을 도입한 스마트 컨트랙트 취약점 탐지도 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 스마트 컨트랙트의 주요 취약점들과 머신 러닝 기법을 활용한 스마트 컨트랙트 취약점 탐지 연구를 소개한다. 또한 선정한 연구를 입력 데이터 별로 분류하고 각 연구의 특징을 조사한다.

키워드

BlockChainEthereumSmart ContractVulnerabilityMachine LearningDetection
제목
머신 러닝을 활용한 스마트 컨트랙트 취약점 탐지 연구 동향
제목 (타언어)
A Survey on Vulnerability Detection in Smart Contract Using Machine Learning Techniques
저자
이의찬방지원최미정
DOI
10.22670/knom.2024.27.2.24
발행일
2024-12
유형
Y
저널명
KNOM Review
27
2
페이지
24 ~ 39