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Enregistrement W3077905897 · doi:10.1109/icbc48266.2020.9169428

Verified Development and Deployment of Multiple Interacting Smart Contracts with VeriSolid

2020· article· en· W3077905897 sur OpenAlex
Keerthi Nelaturu, Anastasia Mavridoul, Andreas Veneris, Áron Lászka

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftware deploymentCorrectnessExploitComputer scienceNotationSmart contractComputer securityVulnerability (computing)Software engineeringDistributed computingProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Smart contracts enable the creation of decentralized applications which often handle assets of large value. These decentralized applications are frequently built on multiple interacting contracts. While the underlying platform ensures the correctness of smart contract execution, today developers continue struggling to create functionally correct contracts, as evidenced by a number of security incidents in the recent past. Even though these incidents often exploit contract interaction, prior work on smart contract verification, vulnerability discovery, and secure development typically considers only individual contracts. This paper proposes an approach for the correct-by-design development and deployment of multiple interacting smart contracts by introducing a graphical notation (called deployment diagrams) for specifying possible interactions between contract types. Based on this notation, it later presents a framework for the automated verification, generation, and deployment of interacting contracts that conform to a deployment diagram. As an added benefit, the proposed framework provides a clear separation of concerns between the internal contract behavior and contract interaction, which allows one to compositionally model and analyze systems of interacting smart contracts efficiently.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,726
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle