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스마트 컨트랙트 보안 취약 분석 기반 투자 리스크 평가 시스템 설계

Static Analysis-Based Investment Risk Assessment System for Smart Contract Vulnerabilities: With a Focus on Ethereum

초록 (요약문)

Smart contracts serve as critical infrastructure across the blockchain ecosystem, powering decentralized finance (DeFi), non-fungible tokens (NFTs), and decentralized autonomous organizations (DAOs). However, their immutable nature after deployment means that any security vulnerability present during development can directly lead to severe incidents such as asset theft or system failures. A notable example is the 2016 DAO hack, in which a reentrancy vulnerability was exploited to steal over 3.6 million ETH. Since then, similar incidents involving integer overflows, misused delegatecalls, and access control failures have persisted. While static analysis tools like Slither and Mythril are commonly used to detect smart contract vulnerabilities, the outputs are often too technical for non-expert stakeholders. This leads to an information asymmetry in security awareness between developers and general users or investors, which can translate into significant investment risks. This study proposes a security risk scoring framework that quantitatively assesses the severity of vulnerabilities in Ethereum smart contracts using Slither-based static analysis. Specifically, the system automatically detects key vulnerabilities such as Reentrancy, Timestamp Usage, Missing Zero Address Validation, Local Variable Shadowing, Inline Assembly, and Dead Code, and assigns pre-defined weights to each type to compute an overall Security Risk Score. Ten leading DeFi and NFT projects on the Ethereum mainnet were selected for analysis using publicly available source code. Based on the calculated risk scores, projects were classified into high-, medium-, and low-risk groups. These classifications were then compared with each project's market performance metrics, including return, volatility, and maximum drawdown. Empirical results show that higher risk scores tend to correlate with lower average returns and greater volatility and drawdowns. The relationship between risk scores and investment performance was statistically significant (p < 0.05). Furthermore, the proposed risk-based investment strategy outperformed the traditional market capitalization-based strategy in terms of Sharpe Ratio and maximum drawdown (MDD). This paper makes both theoretical and practical contributions by reframing smart contract security analysis from a developer-centric perspective to one centered on investor decision-making. Future work may expand the scoring criteria to include additional vulnerability types and integrate real-time market data for dynamic risk evaluation of smart contract-based assets. Keywords : Ethereum, Smart Contract, Static Analysis, Slither, Security Vulnerability, Risk Scoring

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초록 (요약문)

스마트 컨트랙트는 탈중앙화 금융(DeFi), 대체불가능토큰(NFT), 탈중앙 자율 조직(DAO) 등 블록체인 생태계 전반에서 핵심 인프라로 기능하고 있다. 그러나 일단 블록체인에 배포되면 코드 변경이 불가능하다는 특성상, 개발 단계에서 발생한 보안 취약점은 곧바로 자산 탈취, 시스템 마비 등 치명적인 사고로 이어질 수 있다. 실제로 2016년 DAO 해킹 사건에서는 재진입 공격(Reentrancy) 취약점이 악용되어 약 360만 ETH가 탈취되었으며, 이후에도 정수 오버플로우/언더플로우, 접근 제어 미비, delegatecall 오용 등의 유사한 취약점이 반복적으로 발생하고 있다. 현재 스마트 컨트랙트 보안 검증에는 Slither, Mythril 등 정적 분석 도구가 활용되고 있으나, 이들 도구의 결과는 주로 개발자나 보안 전문가를 위한 형태로 제공되어 일반 사용자나 투자자가 활용하기 어렵다. 이로 인해 프로젝트의 보안 수준을 직관적으로 비교하거나, 투자 판단에 반영할 수 있는 체계적인 기준이 부재한 상황이다. 본 연구는 Ethereum 스마트 컨트랙트의 주요 보안 취약점을 Slither를 통해 자동 분석하고, 각 취약점에 가중치를 부여하여 정량적 위험 점수(Security Risk Score)를 산출함으로써, 투자자 친화적인 보안 평가 시스템을 제안한다. 이를 위해 다음과 같은 절차로 연구를 수행하였다. 첫째, Ethereum 메인넷에서 활동 중인 상위 10개 DeFi 및 NFT 프로젝트를 선정하고, GitHub 등에서 오픈소스 스마트 컨트랙트 코드를 확보하였다. 둘째, Slither 분석을 통해 각 프로젝트의 Flatten된 스마트 컨트랙트를 정적 분석하고, Reentrancy, Timestamp Usage, Missing Zero Address Validation, Local Variable Shadowing, Inline Assembly, Dead Code 등 주요 취약점을 유형별로 수집하였다. 셋째, 각 취약점 유형에 대해 사전 정의된 가중치를 부여하여 보안 점수를 계산하고, 이 점수에 따라 프로젝트를 고위험, 중위험, 저위험 세 그룹으로 분류한 뒤, 각 그룹의 시장 성과(수익률, 변동성, 최대 낙폭)를 비교·분석하였다. 실증 분석 결과, 보안 점수가 높을수록 평균 수익률은 낮고 변동성과 최대 낙폭은 큰 경향이 나타났으며, 보안 점수와 투자 성과 간의 상관관계는 통계적으로 유의미한 수준(p < 0.05)으로 확인되었다. 또한, 제안된 보안 기반 투자 전략은 Sharpe Ratio와 최대 낙폭(MDD) 기준에서 기존 시가총액 기반 전략 대비 우수한 성과를 보였다. 본 연구는 스마트 컨트랙트 보안 분석 결과를 정량화하여 투자 리스크 평가에 활용하는 새로운 접근을 제시하며, 기존 개발자 중심의 보안 분석을 투자자 중심의 의사결정 도구로 재구성하였다는 점에서 학문적 및 실무적 기여가 있다. 향후에는 취약점 항목의 범주를 확장하고, 온체인 데이터를 연계한 실시간 동적 평가 시스템으로 발전시켜, 스마트 컨트랙트 기반 자산의 투자 리스크를 보다 정밀하게 관리할 수 있을 것이다. 핵심어 : 이더리움, 스마트컨트랙트, 정적 분석, Slither, 보안취약점, 리스크평가

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목차

1장 서론 1
1.1 연구의 배경 1
1.2 연구의 목적 4
제 2장 관련 연구 8
2.1 이더리움 스마트 컨트랙트 개요 8
2.2이더리움 스마트 컨트랙트 보안 취약점 유형 및 SWC 분류체계 9
2.2.1 상태 불일치 기반 취약점 13
2.2.2 논리 오류 기반 취약점 13
2.2.3 선수 의존 및 외부 환경 취약점 14
2.3 취약점 분석 도구 및 기술 비교 14
2.4 스마트 컨트랙트 보안성과 투자리스크의 연관성 17
제 3장 시스템 구성 개요 20
3.1 시스템 구성 개요 20
3.2 분석 프로세스 흐름도 22
3.3 데이터 정의 및 수집 24
3.4 데이터 분석 및 전처리 25
3.4.1 출력 데이터 구조 26
3.4.2 SWC 매칭 및 위험도 처리 26
3.4.3 데이터정적 프레임 전처리 및 정량화 26
3.4.4 분석 누락 및 예외 처리 27
3.5 취약점 점수화 기준 및 등급 분류 27
3.5.1 리스크 가중치 기반 점수화 모델 28
3.5.2 점수 기반 등급 분류 기준 28
3.5.3 프로젝트 단위 점수 산정 방식 29
3.5.4 등급 결과 활용 방안 29
3.6 시장 데이터 수집 및 통합 구조 29
3.6.1 시장 데이터 수집 29
3.6.2 데이터 수집 방식 30
3.6.3 보안 점수와의 통합 구조 30
3.6.4 분석 목적과 활용 방향 31
제 4장 프로젝트별 실증 분석 32
4.1 분석 대상 프로젝트 소개 32
4.2각 프로젝트 Flatten 및 Slither 분석결과 33
4.2.1 Uniswap V3 SwapRouter 스마트 컨트랙트 분석 33
4.2.1.1 상세 진단 34
4.2.2 SushiSwap-SUSHI Token 35
4.2.2.1 상세 진단 36
4.2.3 GMX-Value 스마트 컨트랙트 분석 37
4.2.3.1 상세진단 38
4.2.4 Aave VariableDebt Token 39
4.2.4.1 상세진단 39
4.2.5 Tether 40
4.2.5.1 상세진단 41
4.2.6 USDC-FiatTokenProxy 스마트 컨트랙트 42
4.2.6.1 상세진단 42
4.2.7 BlurExchange 43
4.2.7.1 상세진단 43
4.2.8 Synthetix44
4.2.8.1 산세진단 45
4.2.9 Polygon MATIC Token 46
4.2.9.1 상세진단 46
4.2.10 ENS DAO – 이더리움 도메인 거버넌슨 47
4.3 보안 점수 계산 및 등급 분류 49
4.3.1 알고리즘 50
4.4 시세 TVL 시장 데이터와 상관성 비교 52
4.4.1 분석 대상 지표 및 수집 방식 52
4.4.2 상관관계수 의 개념과 해석 53
4.4.3 상관관계 분석 결과 54
4.5 보안 정보 시각화 예시 56
제 5장 결론 및 향후 연구 57
5.1 주요 위험 항목의 투자 영향도 분석 57
5.2 보안 스코어링의 투자 활용 가능성 58
5.3 한계점 및 향후 개선 방향 59
참고문헌 60

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