연구진은 스마트 컨트랙트 취약점 탐지를 위한 LLM 기반 프레임워크를 개발하고, 31,165개의 전문가가 주석을 단 취약점 데이터셋을 공개했습니다.
AST 기반 컨텍스트 추출과 취약점별 프롬프트 설계를 통해 13가지 주요 취약점 범주에 대한 맞춤형 탐지기를 구현했습니다.
실험 결과, 92%의 양성 재현율과 85%의 음성 재현율을 달성하며, 정교한 컨텍스트 프롬프팅이 확장 가능하고 고정밀 스마트 컨트랙트 보안 분석에 기여할 수 있음을 입증했습니다.