МЕТОДИ ІН’ЄКЦІЇ ВРАЗЛИВОСТЕЙ У СМАРТ-КОНТРАКТИ ДЛЯ ФОРМУВАННЯ ЗБАЛАНСОВАНИХ ДАТАСЕТІВ

Анотація

Смарт-контракти широко застосовуються у фінансових та децентралізованих застосунках, проте їхня безпека залишається критичною проблемою. Аналіз існуючих корпусів показує значний дисбаланс: поширені класи уразливостей (integer overflow/underflow) істотно домінують, тоді як критично небезпечна вразливість повторного входу представлена обмежено. Це ускладнює навчання та об’єктивне оцінювання інструментів виявлення вразливостей. Мета дослідження полягає у підвищенні об’єктивності та якості навчання й тестування методів виявлення уразливостей у смарт-контрактах шляхом створення збалансованого контрольованого датасету.Запропоновано два взаємодоповнювальні підходи ін’єкції. Детермінований метод спирається на статичний аналіз і формальні патерни відбору/модифікації функцій, забезпечуючи відтворюваність і синтаксичну коректність. LLM-підхід виконує контекстно узгоджені зміни з мінімальною різницею коду, підвищуючи різноманітність прикладів. Обидва інтегровані в єдиний конвеєр із нормалізацією, дедуплікацією та багатоступеневою валідацією: успішна компіляція solc, статичне підтвердження цільових патернів, перевірка збереження нецільової логіки та мінімальності змін. Результатом є збалансований датасет з п’яти класів (integer_overflow, integer_underflow, timestamp_dependency, reentrancy, «безпечні» контракти) з вирівняною кількістю прикладів, стандартизованим форматом збереження (повний контракт, вразливий фрагмент, метадані) та відтворюваним пайплайном. Поєднання детермінованого й LLM-методів забезпечує баланс контрольованості та реалістичності, що покращує якість експериментів і чесність порівнянь інструментів. Новизна полягає в уніфікованій формальній специфікації операторів ін’єкції та практичному конвеєрі пакетної генерації; обмеження стосуються стохастичності LLM і потреби подальших динамічних PoC-перевірок.