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Reparación automatizada de vulnerabilidades de contratos inteligentes: una revisión sistemática de la literatura

Autores: Kiani, Rasoul; Sheng, Victor S.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Reparación automatizada de vulnerabilidades de contratos inteligentes: una revisión sistemática de la literatura


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Contratos inteligentes
Vulnerabilidades
Reparación automatizada
Parches
Tecnología blockchain
Revisión de literatura

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 25

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El valor sustancial que poseen los contratos inteligentes (CI) los convierte en un objetivo atractivo para ataques maliciosos. El proceso de corregir vulnerabilidades en los CI es complejo, principalmente debido a la inmutabilidad de la tecnología blockchain. Este artículo de investigación presenta una revisión sistemática de la literatura (SLR) que evalúa los sistemas de rectificación diseñados para parchar vulnerabilidades en los CI. Siguiendo las pautas establecidas por la declaración PRISMA, esta SLR revisa meticulosamente un total de 31 artículos. En este contexto, clasificamos los marcos de reparación automatizada de CI publicados recientemente según sus metodologías para la reparación automática de programas (APR), estrategias de reescritura y herramientas para la detección de vulnerabilidades. Sostenemos que el parcheo automatizado mejora la confiabilidad y adopción de los CI, permitiendo a los desarrolladores abordar rápidamente las vulnerabilidades identificadas. Además, las herramientas de reparación automatizada existentes son capaces de abordar solo un rango restringido de vulnerabilidades y, en algunos casos, los parches pueden no ser efectivos para prevenir las vulnerabilidades específicas. Otro punto clave que debe tenerse en cuenta es la simplicidad del parche y el consumo de gas del programa modificado. Alternativamente, los modelos de lenguaje grandes (LLMs) han abierto nuevas vías para la generación automática de parches, y su rendimiento puede mejorarse con metodologías innovadoras.

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