Large Language Models for Blockchain Security: A Systematic Literature Review

Large Language Models for Blockchain Security: A Systematic Literature Review

下記の文章は論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものであり、正確性は保証しません。

本研究の背景は、ブロックチェーンセキュリティにおける大規模言語モデル（LLM）の利用に関する研究の不足です。最近の研究では、ブロックチェーンセキュリティにLLMを適用することが探求されていますが、LLMの応用範囲、影響、潜在的な制約に関する理解にはまだギャップがあります。このギャップを埋めるために、本研究ではLLM4BSの文献レビューを行っています。

本研究の関連研究は、ブロックチェーンセキュリティにおけるLLMの応用に関するものです。既存の研究を包括的に分析し、LLMがブロックチェーンシステムのセキュリティ向上にどのように貢献しているかを明らかにすることを目指しています。LLMがブロックチェーンセキュリティのさまざまな側面に統合されるメカニズムを詳細に調査し、スマートコントラクトの監査、身元確認、異常検知、脆弱性修復などの応用について探求しています。さらに、スケーラビリティ、プライバシーの懸念、敵対的攻撃などの要素を考慮した、LLMを活用したブロックチェーンセキュリティの課題と制約を批判的に評価しています。

本研究の目的は、LLMがブロックチェーンシステムのセキュリティ向上にどのように貢献しているかを包括的に分析し、既存の研究を明らかにすることです。LLMの応用範囲や潜在的な制約についての理解を深めることで、研究者、実践者、政策立案者に有益な知見を提供することを目指しています。

本研究では、ブロックチェーンセキュリティにおけるLLMの応用に関する学術的な著作を徹底的に調査しました。具体的な材料やデータの詳細については記載されていませんが、既存の研究を包括的に分析して、LLMがブロックチェーンセキュリティにどのように貢献しているかを明らかにしています。

本研究により、LLMがブロックチェーンセキュリティのさまざまな側面でどのように貢献しているかが明らかになりました。具体的には、スマートコントラクトの監査、身元確認、異常検知、脆弱性修復などの応用において、LLMがブロックチェーンセキュリティを強化するメカニズムが探求されました。また、スケーラビリティ、プライバシーの懸念、敵対的攻撃などの要素に関連する課題や制約も評価されました。

本研究では、既存の文献を包括的に分析し、LLMがブロックチェーンセキュリティにどのように貢献しているかを明らかにしました。これにより、LLMの応用範囲や潜在的な制約に関する理解を深め、研究者、実践者、政策立案者に有益な知見を提供しました。具体的な検証方法については記載されていませんが、学術的な著作の徹底的な調査と分析に基づいていることが示唆されています。