【摘 要】
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近年来,区块链技术的应用场景日益广泛,例如央行推行的数字人民币、物流信息溯源、非同质化代币（NFT）等都迸发出了强大生命力。以太坊作为第二代区块链的代表,享有数量巨大的受众和去中心化应用。然而在区块链技术改变人们生活方式、造福社会的同时,针对以太坊智能合约的安全攻击事件时有发生,巨额经济损失和信赖危机给区块链和用户带来伤害。与此同时,智能合约安全问题的研究也在不断发展。目前,已涌现出一些表现良好的
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近年来,区块链技术的应用场景日益广泛,例如央行推行的数字人民币、物流信息溯源、非同质化代币（NFT）等都迸发出了强大生命力。以太坊作为第二代区块链的代表,享有数量巨大的受众和去中心化应用。然而在区块链技术改变人们生活方式、造福社会的同时,针对以太坊智能合约的安全攻击事件时有发生,巨额经济损失和信赖危机给区块链和用户带来伤害。与此同时,智能合约安全问题的研究也在不断发展。目前,已涌现出一些表现良好的智能合约漏洞检测方法,例如基于静态分析或动态分析的传统检测工具,以及基于深度学习的检测方法。但它们都存在一些明显的缺陷,如传统检测工具依赖专家模式,不利于扩展,漏报率和误报率高,目前的深度学习检测方法忽略了智能合约代码的图结构特性或程序执行顺序等。为解决上述问题,本文提出一种基于图注意力网络的智能合约漏洞检测方法。该方法使用以太坊智能合约Solidity源码的重要函数和变量作为节点,执行流作为边,构建合约图数据,经过合约图收缩、图嵌入等过程生成由节点特征构成的特征矩阵,作为漏洞检测模型的输入。具体工作如下,首先利用智能合约ABI对合约进行分类,分类结果将用于生成合约的全局特征,然后全局特征与点级特征、边级特征三个片段拼接组成合约图的模型输入特征,模型在输入特征和边级特征分别设置一个多头注意力系数,并将两级注意力系数计算得到的结果作为最终更新节点特征的权重系数。边级特征由执行路径的起点、终点和顺序进行向量化生成而来,设置边级注意力系数,有利于挖掘执行流的时序特征。本方法在38575个智能合约组成的数据集进行漏洞检测,开展了对比实验和测试实验。对比实验结果证明本文基于图注意力网络的漏洞检测方法比传统漏洞检测工具和其他深度学习方法具有更高的准确率和效率,在不同合约类别上的平均准确率达到88.26%,对单个合约的平均检测时间为1.67s;测试实验验证,相比未引入智能合约类别属性特征,引入类别属性对漏洞检测准确率平均提高了2.08%,两级注意力机制相比原始单级的图注意力网络F1-score提升了4.33%。
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