GNN 기반 스마트 컨트랙트 취약점 탐지기(GNNSCVulDetector)의 표현 계층을 실패 분석한 결과, 소스 코드를 그래프로 변환하는 과정에서 코드 의미를 제대로 포착하지 못하면 이후 모델 개선으로도 보완할 수 없는 네 가지 결함이 확인됐다. 구조가 다른 컨트랙트가 바이트 단위로 동일한 그래프를 생성하는 회피 공격 가능성, 하드코딩된 47개 변수 화이트리스트(중복 항목 포함)로 인해 변수명이 다르면 동일한 취약점도 불일치하는 그래프가 생성되는 문제, 재진입 공격을 유발하는 외부 호출자를 나타내는 C 노드가 가장 전형적인 취약 컨트랙트에서조차 누락되는 문제, 그리고 C→W 엣지가 생성되지 않아 완전히 악용 가능한 컨트랙트가 안전으로 오분류되는 실제 사례가 실험으로 확인됐다. 기존 문헌의 정확도 수치는 이런 결함이 드러나지 않는 조건에서 측정된 것이라고 지적한다.

• •구조가 다른 컴트랙트가 동일한 그래프를 생성하는 회피 공격 발견
• •47개 하드코딩 변수 화이트리스트로 인해 같은 취약점도 변수명에 따라 그래프 불일치
• •재진입 공격을 나타내는 C 노드가 전형적 취약 컴트랙트에서도 누락
• •C→W 엣지 미생성으로 실제 악용 가능 컴트랙트가 안전으로 오분류되는 사례 실험적 확인
• •기존 문헌의 정확도는 이런 결함이 드러나지 않는 조건에서 측정된 것임을 지적