디앱(dApp)의 비즈니스 로직 버그를 노리는 블록체인 애플리케이션 공격을 탐지하기 위해, 연구진은 트랜잭션의 함수명 시퀀스만으로 고수준 의미를 포착할 수 있다는 발견에 기반한 TxLucent를 제안했다. 실제 공격 사고 424건의 트랜잭션 분석에서 호출 트레이스의 98.46%가 함수명으로 해석 가능했던 반면 소스코드가 확보된 계약은 74.78%에 불과해, 소스코드 없이도 탐지가 가능함을 뒷받침했다. TxLucent는 호출 트레이스를 함수명 시퀀스로 매핑하고 트랜스포머로 의미를 학습해 수작업 규칙이나 소스코드 의존 없이 공격을 탐지한다. 알려진 사고 424건·공격 트랜잭션 14,611건에서 위음성률 1.56%를 기록했고, 이더리움 5억 건 이상 정상 트랜잭션에서 추정 위양성률 0.0017%, 평균 분석 시간 24.90밀리초로 실시간 공격 탐지를 지원할 수 있음을 보였다.

• •함수명 시퀀스만으로 트랜잭션의 고수준 의미를 포함함을 확인하여 TxLucent 설가다
• •실제 사건 424건 분석에서 호출 트마음의 98.46%가 함수명으로 매핵느공명해석 가매됬다는 건 이러니가 해석가능하게 확인
• •학습된 트랜스포랡이 함수명 시퀀스에서 사용자 의도를 학습
• •앞어말하는 끔온 법과 솔려함 없이 공개 암호범죄를 탐지해낄
• •이러니의 지읍에서 24.90ms 실시간 탐지 가능성 입증