[發明專利]智能合約安全檢測方法、系統、設備、終端及應用

在審

• 申請號: 202110862067.6
• 申請日: 2021-07-29
• 公開（公告）號: CN113626826A
• 公開（公告）日: 2021-11-09
• 發明（設計）人: 董學文;田文生;沈玉龍;叢雅倩;張志為;佟威;張濤;冶英杰;李光夏
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06F21/57
• 分類號: G06F21/57;G06F16/27;G06F8/41;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 西安長和專利代理有限公司 61227
• 代理人: 何畏

本發明屬于區塊鏈安全技術領域，公開了一種智能合約安全檢測方法、系統、設備、終端及應用，所述智能合約安全檢測方法包括：使用開源代碼訓練word2vec模型；按照智能合約語法將開源代碼封裝成智能合約函數；將封裝好的函數轉化為抽象語法樹，并提取數據流和控制流信息；將智能合約的數據流和控制流信息轉化為圖模型；使用已訓練的word2vec模型將圖節點轉化成向量；使用圖神經網絡對圖模型進行訓練；讀出所有節點信息，將智能合約函數圖模型轉化成向量；使用分類模型判斷函數向量是否包含智能合約漏洞信息。本發明提升了智能合約安全檢測效率，并取得了較好的效果。

技術領域

本發明屬于區塊鏈安全技術領域，尤其涉及一種智能合約安全檢測方法、系統、設備、終端及應用。

背景技術

目前，區塊鏈平臺上的智能合約大都涉及數字資產或加密貨幣的交易和處理，因此智能合約中的漏洞可能被利用而使用戶遭受惡意攻擊。正因如此，近年來，越來越多的研究人員開始對針對智能合約安全檢測方法進行研究，但是現有的研究主要是圍繞以太坊平臺開展，對Hyperledger Fabric為代表的聯盟鏈平臺的智能合約安全檢測卻缺少針對性的檢測方法。主要原因如下：

(1)Fabric平臺上的智能合約主要部署在組織內部，難以獲取；

(2)以太坊和Fabric具有不同平臺特性，兩個平臺的安全檢測工具和方法無法直接互用；

(3)Fabric平臺公開的智能合約較少，無法進行規模化的分析研究。

智能合約是一段運行在區塊鏈系統上的軟件，同其它軟件系統一樣，越早發現智能合約中的問題，修正時所投入的人力物力越少。隨著在Fabric平臺托管的資產越來越多，一旦運行在Fabric平臺上的智能合約出現問題，對企業業務產生影響的同時，勢必也會造成資金損失，因此針對Fabric智能合約的安全研究尤為迫切和必要。

通過上述分析，現有技術存在的問題及缺陷為：

(1)現有的研究主要是圍繞以太坊平臺開展，對Hyperledger Fabric為代表的聯盟鏈平臺的智能合約安全檢測卻缺少針對性的檢測方法。

(2)Fabric平臺上的智能合約主要部署在組織內部，難以獲取；Fabric平臺公開的智能合約較少，無法進行規模化的分析研究。

(3)以太坊和Fabric具有不同平臺特性，兩個平臺的安全檢測工具和方法無法直接互用。

解決以上問題及缺陷的難度為：

一方面，由于Fabric平臺公開的智能合約代碼較少，對于圖神經網絡來說，可利用的數據集不足，訓練數據的缺乏限制機器學習檢測模型的質量，增加了本發明模型訓練的難度；另一方面現有的區塊鏈平臺合約安全檢測工具主要是針對以太坊平臺的，無法直接用于Fabric平臺，而且可供參考的有關Fabric合約漏洞檢測資料極度缺乏，進一步增加了方案具體實施的難度。

解決以上問題及缺陷的意義為：

隨著區塊鏈技術的不斷深入發展并逐漸落地使用，區塊鏈與生活之間的關系越來越密切，智能合約的安全檢測愈發重要，本發明針對Hyperledger Fabric平臺特點，系統完整地分析了Fabric平臺智能合約面臨的安全問題和潛在風險，對智能合約進行全面的安全評估，提升Fabric區塊鏈系統整體的安全性，對企業資金因合約安全漏洞遭到損失起到了一定的預防作用，極大的降低了企業資金損失風險。

發明內容

針對現有技術存在的問題，本發明提供了一種智能合約安全檢測方法、系統、設備、終端及應用，尤其涉及一種基于圖神經網絡的智能合約安全檢測方法、系統、設備、終端及應用。

本發明是這樣實現的，一種智能合約安全檢測方法，所述智能合約安全檢測方法包括以下步驟：