Jigsaw: Doubly Private Smart Contracts.
本文提出Jigsaw系统，旨在实现双重隐私保护的智能合约，即同时保护合约的输入数据和合约逻辑（代码）的隐私。传统的智能合约在区块链上公开执行，导致交易数据和合约代码对所有节点可见，存在隐私泄露风险。Jigsaw结合了安全多方计算（MPC）和
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← 返回所有主题Beyond Detection: Agentic Attack Synthesis and Simulation for Smart Contracts
本文提出了一种名为 KASS（知识增强攻击合成与仿真）的多智能体框架，旨在解决现有智能合约安全工具仅停留在漏洞检测、无法验证漏洞可利用性及攻击过程的问题。KASS 将自动利用生成分解为规划、生成和测试三个阶段，并融合三种互补机制：基于检索增
POSE: Practical Off-chain Smart Contract Execution.
传统智能合约在区块链上执行的成本高昂，尤其是在以太坊等平台上，随着费用飙升，复杂应用变得不切实际。链下执行是一种有前景的解决方案，但现有方案存在诸多缺陷，如昂贵的区块链交互、缺乏数据隐私、资本成本高（因需要锁定抵押品）或仅支持有限的应用场景
Finding and Understanding Miscompilation Bugs in the Solidity Compiler
该论文针对以太坊上最流行的智能合约编译器——Solidity编译器中的误编译漏洞（miscompilation bugs）进行了系统性的发现与分析。智能合约编译器的正确性对于保证区块链上不可篡改的开源代码的正确执行至关重要。作者开发了Sol
Crossroads: A Smart Contract Layer for Chain-Abstracted Assets
本文提出了 Crossroads，一个用于链抽象资产的智能合约层。在 Crossroads 中，来自几乎所有链的资产都在单个后端区块链上以 ERC-20 代币的形式表示。因此，任何资产都可以在单一统一平台上参与基于智能合约的交换、借贷或隐私
Knowledge Over Parameters: Evolving Smart Contract Vulnerability Detection
该论文提出 EvoVuln，一个自动生成智能合约漏洞检测程序化知识的框架。现有基于大语言模型（LLM）的方法存在局限：基于提示的方法依赖人工设计的检测规则，而微调则需要大量标注样本，这在智能合约领域难以获取。EvoVuln 将漏洞检测重新定
Poster: Code HarvETHter: Corpus-Driven Decompilation of Ethereum Smart Contracts.
该论文提出了一种基于语料库驱动的以太坊智能合约反编译方法，名为Code HarvETHter。反编译是以太坊安全分析的关键步骤，因为智能合约通常以字节码形式部署，难以直接分析。现有的反编译工具往往依赖于静态规则或模式匹配，存在精度低、可移植
SmartInv: Multimodal Learning for Smart Contract Invariant Inference.
智能合约是区块链上执行各种商业活动的软件程序。近年研究发现了一类新的“机器不可审计”漏洞，它们源于源代码未能满足底层交易上下文。现有检测方法需要人工理解交易逻辑并手动推理不同上下文来源（即模态），例如代码和描述预期交易行为的自然语言。为了自
CyberChainBench: Can AI Agents Secure Smart Contracts Against Real-World On-Chain Vulnerabilities?
该论文提出了CyberChainBench，一个用于评估基于大型语言模型（LLM）的智能合约安全代理的基准测试。基准测试涵盖三个互补任务：漏洞检测、利用生成和补丁合成。它基于来自DeFiHackLabs的541个真实世界利用事件构建，跨越9
Zapper: Smart Contracts with Data and Identity Privacy.
本文提出Zapper，一个旨在为智能合约提供数据和身份隐私保护的系统。在区块链环境中，智能合约的执行数据通常对所有节点公开，这导致敏感信息（如交易金额、用户身份）面临泄露风险。Zapper通过集成先进的密码学技术（如零知识证明、同态加密或安
On the Shoulders of Giants: Empowering Automated Smart Contract Auditing via the GiAnt Corpus
该论文提出了 GiANT 自动化框架，旨在解决智能合约审计数据集构建中的人工可扩展性瓶颈以及数据粒度和多样性不足的问题。GiANT 采用分治策略结合思维链技术，从 Code4rena 平台上的真实审计报告中提取结构化漏洞信息，并通过 LLM
AttackPathGNN: Cross-function vulnerability detection in smart contracts using state interference graphs and conjunction pooling
现有的基于学习的Solidity智能合约漏洞检测器通常将检测简化为单函数内的语法模式匹配，但许多重大利用（如The DAO、Cream Finance）并不存在于单个函数中，而是存在于函数间的关系以及使攻击可行的条件组合之中。为此，本文提出
Bastet: A Fine-Grained Expert-Labeled Dataset for DeFi Smart Contract Vulnerability Detection
该论文提出了Bastet，一个面向去中心化金融（DeFi）智能合约漏洞检测的细粒度专家标注数据集。2024年，DeFi协议因智能合约漏洞累计损失超过14.9亿美元，基于大语言模型（LLM）的漏洞检测成为有前景的应对方案，但现有评估数据集存在
Decoupled Smart Contract Audits: Lightweight LLM Framework via Distillation and Aggregation
该论文提出了一种轻量级的智能合约安全审计框架，利用经过蒸馏和聚合的开放源码大语言模型（LLM）来应对现有基于LLM的审计方法存在的计算开销大、缺乏严重性评估以及可操作修复建议等问题。框架将审计任务解耦为四个独立模块：漏洞检测、漏洞解释、严重
Unicity: Predicates and Atomic Swaps
该论文提出了一种名为 Unicity 的代币所有权模型的泛化版本，将传统简单的所有权条件扩展为可编程的支出条件，称为“谓词”（predicates）。这些谓词允许在链下执行类似智能合约的功能，而无需共识参与者（如矿工或验证者）直接执行，而是
Tridirectional Discriminating-Power Formal Verification of Smart Contract Reentrancy Defense Against Production-Deployed Solidity Source
本文提出了首个经过机器检查的OpenZeppelin重入防护模式正确性证明，该证明针对生产部署的Solidity源代码的Lean 4状态机模型。所有十三个定理都经过了机器检查，没有使用任何“sorry”或用户引入的公理，公理足迹仅由[pro
SCDBench: A Benchmark for LLM-Based Smart Contract Decompilers
智能合约反编译旨在从字节码恢复高级语言源代码，但现有评估方法存在数据集狭窄、指标不一致、语义一致性检查有限等问题。随着大型语言模型（LLMs）开始生成看似合理但语义可能偏离原始合约的Solidity代码，这一问题变得日益重要。本文提出SCD
Benchmarking LLM-Based Static Analysis for Secure Smart Contract Development: Reliability, Limitations, and Potential Hybrid Solutions
该论文针对基于大型语言模型（LLM）的静态分析在智能合约安全开发中的可靠性和局限性进行了系统基准测试。研究背景是区块链交易的不可逆性使得智能合约漏洞检测成为安全开发的必备环节，而LLM虽被越来越多地集成到开发者工作流中，其作为自主安全审计工
Tailored Prompts, Targeted Protection: Vulnerability-Specific LLM Analysis for Smart Contracts
本文提出了一种基于大语言模型（LLM）的智能合约漏洞检测框架。智能合约因其不可篡改特性，易遭受多种安全漏洞攻击，导致重大经济损失。现有检测方法通常依赖人工制定的专家规则，缺乏对不同漏洞类型的灵活适应性。为此，作者构建并公开了一个大规模数据集
GoAT-X: A Graph of Auditing Thoughts for Securing Token Transactions in Cross-Chain Contracts
本文提出 GoAT-X 框架，旨在解决跨链桥合约安全审计中的语义复杂性问题。跨链桥作为多链生态的关键基础设施，因实现缺陷已造成超过28亿美元损失。现有防御手段如字节码级静态分析难以处理跨链交互的语义复杂度，而基于大语言模型（LLM）的方法虽