拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、社内で「教育用ブロックチェーンにAIでの脆弱性検出を入れるべきだ」と言われまして、正直何が良いのか見当がつきません。要するに投資対効果が合うのか、その点を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を端的に言うと、学習プラットフォームで使われるスマートコントラクトの“見えない欠陥”を自動で発見し、運用リスクを下げることで長期的なコスト削減につながるんです。短期的な投資は必要だが、保守・事故対応コストの低減で回収できるケースが多いですよ。
なるほど。しかし、スマートコントラクトって一度出すと変更できないと聞いています。我々が手を出すべきなのか迷うのです。これって要するに、ミスを出す前に見つけて保険みたいにする、ということですか。
その通りです！スマートコントラクト（smart contract、以後スマートコントラクト）はブロックチェーン上で不変に動くプログラムなので、公開後の修正が難しい。だから公開前に脆弱性を見つけることが何より重要で、今回の論文はそのためにグラフニューラルネットワーク（Graph Neural Network：GNN）を使う方法を示しているんです。端的に言えば、事前検査の精度を上げて“事故の確率”を下げられるんですよ。
技術の話になると途端に頭が痛くなりまして、例えば現場の開発者がすぐ使えるものなのでしょうか。導入にどれだけの手間がかかるのか、現実的な運用像が知りたいのです。
いい質問ですね、田中専務。まず、要点を3つに分けて説明します。1つ目は入力データがソースコードではなくバイトコード（bytecode）である点で、つまりコンパイル後の実行形式を解析するから既存の配布物でチェックできることです。2つ目は手法が制御フローグラフ（Control Flow Graph：CFG）を使ってプログラムの流れを可視化する点で、これによりコードの“動き”のパターンを捉えられます。3つ目はGNN（Graph Neural Network：グラフニューラルネットワーク）を使うことで、グラフ構造をそのまま学習させて脆弱性を推定でき、浅いモデルでも高い精度が出ることが報告されていますよ。
つまり現場では、バイトコードを用意して、あとはそのまま判定に回せばいいという理解でよろしいですか。開発者にとっての手間が少ないなら、導入のハードルは下がりますね。
まさにその通りです。素晴らしい着眼点ですね！実務ではバイトコードの自動収集とCFG生成のパイプラインを用意すれば、CI（継続的インテグレーション）に組み込めます。初期投資はCFG生成とGNNモデルの学習データ整備に集中しますが、一度整えば自動検査で継続的に効果を出せるんです。
それなら現場導入の計画が立てやすい。ただし、学習データや誤検知の問題で現場が混乱するリスクも気になります。誤検知が増えると開発スピードが落ちるのではないでしょうか。
鋭い指摘です。誤検知を抑えるには二つの対策が効果的です。まずモデルを段階運用して高信頼の検知のみをまず運用に回すこと、次に検知結果を開発者が確認するレビュー工程を残すことです。さらにモデルの改善にはバイトコードに対する意味情報の付与やエッジ分類を行えば精度が向上すると論文では示されていますよ。
分かりました。整理すると、1) バイトコードを使うから配布物でチェックできる、2) CFGで振る舞いを可視化する、3) GNNで脆弱性を推定してリスク低減できる、ということですね。自分の言葉で言うと、公開前の“保険”として自動検査を組み込み、事故の確率を下げてコストを抑える、ということだと理解しました。
