随着计算机技术的快速发展,区块链作为一种新型的去中心化技术开始被广泛使用。目前区块链已经处于去中心化应用阶段,大量的去中心化应用（DApps）和去中心化金融（DeFi）等新型应用开始发展,而所有去中心化应用的基础就是智能合约。智能合约是可以自动执行的数字化合约,其部署在区块链上面。区块链给智能合约提供一个去中心化的平台,智能合约将区块链作为分布式账本用来记录合约的状态和执行结果。由于智能合约的自动执行和去中心化的特点,目前智能合约已经被运用于多个领域,例如数字货币、数字身份验证、数字资产管理和去中心化的市场交易等,但是智能合约一旦部署到区块链上便无法再进行更改,并且智能合约涉及到数字资产,所以需要保证其部署前的正确性和安全性。随着智能合约技术的快速发展,智能合约的数量出现了爆炸式的增长,智能合约的安全问题也因为合约漏洞造成的经济损失而受到了广泛的关注,但是现有的智能合约漏洞检测工具过于依赖专家定义的硬性规则,在检测过程中存在误报率高和正确率低的问题,并且现有的漏洞检测工具在使用过程中也存在操作繁琐和部署难度大的问题。深度学习技术作为机器学习的分支,其具有良好的泛化能力和自适应性,能够学习输入数据中的普遍规律和特征。因此,本文以深度学习为基础,通过结合不同网络学习模式的优势,设计了新的智能合约漏洞检测模型。主要开展的工作如下:第一、针对智能合约漏洞检测过程中误报率高的问题,以智能合约重入漏洞为例,本文提出了一种基于孪生网络的智能合约漏洞检测模型SCVSN。在模型训练期间,SCVSN通过使用孪生网络的两个子网络对智能合约中漏洞出现的不同位置进行学习,从而降低漏洞检测过程中的误报率,并且两个子网络在提取特征的过程中共享参数,这样可以提高智能合约漏洞检测效率。除此之外,为了使孪生网络能够用于漏洞检测,本文改进了孪生网络的训练方式,并设计了一个构建正负样本对的算法。第二、针对智能合约漏洞检测过程中正确率低的问题,本文设计了一种基于混合网络的智能合约漏洞检测模型CBGRU。该模型通过结合不同的词嵌入模型和不同的深度学习网络的优势来进行智能合约漏洞检测,为了验证混合模型CBGRU的性能,本文通过一系列的实验,并通过与以往的研究进行对比,来证明CBGRU混合模型在智能合约漏洞检测任务中有着优秀的性能。第三、针对当前智能合约漏洞检测工具操作复杂和部署难度大的问题,本文设计了一个智能合约漏洞检测系统,通过结合CBGRU模型和SCVSN模型的优势,使用户可以快速的进行智能合约漏洞检测。并且本文在进行系统设计时,使用了可跨平台的计算机高级语言,同时为用户编写了可进行交互的操作界面。综上所述,本文研究了基于深度学习的智能合约漏洞检测方法。通过文中提出的两种智能合约漏洞检测模型,提高了漏洞检测的效率,降低了智能合约漏洞检测中的误报率、提高了智能合约漏洞检测时的正确率,并且设计了一个易操作的智能合约漏洞检测系统,提升了用户的使用体验。