• 인공지능의 한 분야로서, 데이터를 노드(node)와 엣지(edge)로 구성된 그래프 구조로 표현하고, 그래프 신경망(GNN)과 같은 머신 러닝 기법을 사용하여 그래프 데이터를 처리하고 분석 및 예측하는 분야

• 개체(entity) 간의 관계와 구조를 분석하고 예측하는 데 특화되어 있음

• Time Series Data Analytics : 시간의 흐름에 따라 기록된 데이터를 분석하여 과거의 패턴을 이해하고 미래를 예측하는 분야

• 시계열의 구성요소인 추세(Trend), 계절성(Seasonality) 그리고 나머지(Remainder) 성분을 활용하는 것이 중요

• 미래를 예측하는 예측(Forecasting) 분야와 시계열의 이상 데이터를 탐지하는 이상탐지(Anomaly Detection) 분야가 있음

스마트 컨트랙트(Smart Contract)

• 블록체인 상에서 자체 실행되는 프로그램으로 복잡한 비즈니스 논리를 처리함

• 한 번 네트워크에 배포되면 코드 수정이 불가능

그래프 구조 정보를 활용한 거대 언어 모델 기반의 이더리움 스마트 컨트랙트 취약성 탐지(Ethereum Smart Contract Vulnerability Detection based on Large Language Models using Analysis of Graph Structural Information)

• Feature concatenation: 각 피처를 통합(768차원)하기 전에, 정규화(softmax)를 진행하여 피처 값을0과1사이로 변환하여 각 피처 내 중요도를 강조

• Prompt 설계:  결합된 벡터와 소스 코드를 Prompt에 포함하여 LLM 입력으로 활용

• 코드의 문맥적 의미와 코드가 실제로 수행하는 연산과 명령 간의 상호작용 파악하여 취약성 탐지