Security-token standards expose privileged transfer, freezing, recovery, and compliance mechanisms, but a mechanism does not by itself identify the legal effect being executed or the evidence and reversal obligations attached to it. We formalize in Isabelle/HOL a reference execution semantics for the six regulatory-action meanings proposed in ERC-8319: FREEZE, SEIZE, CONFISCATE, LIQUIDATE, RESTRICT, and RECOVER. The model distinguishes applied, rejected, and operational-failure outcomes and mechanizes reversal, replay, epoch, frame, case-local terminality, and receipt properties; the build has no unproved placeholders or added axioms. It proves an external-truth boundary: two concrete worlds that disagree about title, settlement, and entitlement induce the same kernel observation, so those external facts cannot be established from bound inputs. Constructive witnesses and direct mutations show reachability and falsification for the declared fault set. For one ERC-TRUST Solidity/EVM candidate, we report separately scoped Foundry, Certora, Kontrol/KEVM, mutation, deterministic-build, and runtime-identity evidence. The current publication profile qualifies all seven evidence packages and all 49 Core and 24 mandatory Supporting obligations with no partial credit; six optional obligations remain unclaimed. A mechanized abstraction relation is proved unique and functional under pinned-runtime premises, and package and row corollaries yield conditional, profile-scoped refinement theorems from hash-bound certificates. These results do not constitute a complete Isabelle-to-Solidity-to-EVM refinement theorem, compiler correctness, an audit, production readiness, or deployment verification. The contribution is a machine-checked domain semantics and a falsifiable map of what is proved, what is bounded evidence, what is assumed, and what remains open for a regulated-token execution standard.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

论文 | 基础模型驱动具身智能体安全综述
专知会员服务
7+阅读 · 8月22日
具身AI安全综述:风险、攻击与防御
专知会员服务
11+阅读 · 5月6日
《大模型安全实践(2024)》白皮书,42页pdf
专知会员服务
94+阅读 · 2024年7月10日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
14+阅读 · 2018年4月27日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
5+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
9+阅读 · 9月1日
《理解认知战:超越信息》
专知会员服务
13+阅读 · 9月1日
美国战争部在GenAI.mil上推出OpenAI的ChatGPT Mil
专知会员服务
8+阅读 · 8月31日
人工智能赋能军事维护:重新定义国防战备
专知会员服务
5+阅读 · 8月31日
《美陆军野战手册(2026年):特种部队》
专知会员服务
8+阅读 · 8月31日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员