EchoFuzz: Empowering Smart Contract Fuzzing with Large Language Models
Rattachement africain : cn, gb. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Smart contracts, serving as the cornerstone of decentralized applications, autonomously manage trillion-dollar digital assets, making them attractive targets for attacks. Fuzzing has emerged as a promising technique for detecting vulnerabilities in smart contracts, yet existing methods face two main challenges. (1) The logical gap in state transitions and combinatorial redundancy hinders effective tradeoffs between bug detection efficiency and state space exploration cost, leading to critical execution paths to be overlooked. (2) Rule-based sequence mutation strategies suffer from path redundancy and inadequate guidance from contract logic, resulting in performance bottlenecks that stall the exploration of in-depth vulnerability-oriented paths.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- EchoFuzz: Empowering Smart Contract Fuzzing with Large Language Models
- Date Crossref
- 12/04/2026
- Éditeur
- ACM
- Type
- proceedings-article
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Les institutions déclarées
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