KNOM REVIEW
KCI 등재머신 러닝을 활용한 스마트 컨트랙트 취약점 탐지 연구 동향
A Survey on Vulnerability Detection in Smart Contract Using Machine Learning Techniques
Vol. 27, No. 2 · December 31, 2024
Pages: 24–39
Authors
- 이의찬 · 강원대학교First Author
- 방지원 · 강원대학교Co-author
- 최미정 · 강원대학교Corresponding Author
Abstract
최근 블록체인 기술이 다양한 산업(금융, 의료)에서 활발히 활용되며, 블록체인의 핵심 기술 중 하나인 스마트컨트랙트(Smart Contract) 또한 큰 관심을 받고 있다. 스마트 컨트랙트는 제 3자의 개입 없이 탈중앙화된 환경에서신뢰성 있는 거래 기능을 제공한다. 하지만 스마트 컨트랙트의 사용이 늘어남에 따라 여러 취약점이 노출될 가능성 역시증가하고있다. 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 진행되고있다. 최근에는 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이는 머신 러닝 기법을 도입한 스마트 컨트랙트 취약점 탐지도활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 스마트 컨트랙트의 주요 취약점들과 머신 러닝 기법을 활용한 스마트 컨트랙트 취약점탐지 연구를소개한다. 또한 선정한 연구를 입력데이터별로분류하고각연구의특징을조사한다.
Keywords
BlockChain, Ethereum, Smart Contract, Vulnerability, Machine Learning, Detection
Citation
이의찬, 방지원, 최미정. “머신 러닝을 활용한 스마트 컨트랙트 취약점 탐지 연구 동향.” KNOM Review, Vol. 27, No. 2, pp. 24–39, December 31, 2024.