[發(fā)明專利]一種基于策略型Fuzzer的智能合約漏洞檢測方法及系統(tǒng)

在審

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• 申請日: 2022-04-27
• 公開（公告）號: CN115033883A
• 公開（公告）日: 2022-09-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 錢鵬;陳建海;劉振廣;盧令令;楊特;沈睿;何欽銘
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江大學(xué)
• 主分類號: G06F21/57
• 分類號: G06F21/57;G06F11/36;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 33200
• 代理人: 鄭海峰

本發(fā)明提出了基于策略型Fuzzer的智能合約漏洞檢測方法及系統(tǒng)，屬于區(qū)塊鏈智能合約安全領(lǐng)域。該方法具體包括：設(shè)計智能合約控制流圖，提取控制流執(zhí)行路徑；分析測試用例的可達性以及控制流執(zhí)行路徑的漏洞性，并構(gòu)建具有標(biāo)注的測試用例和執(zhí)行路徑的數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練相應(yīng)的策略模型；集成策略模型到模糊檢測器中，指導(dǎo)模糊檢測器實現(xiàn)效率更快、檢測更精準(zhǔn)的漏洞檢測，并進一步根據(jù)策略模型決判的高優(yōu)先級測試用例，優(yōu)化測試用例隊列，動態(tài)更新策略模型。相較于傳統(tǒng)的智能合約漏洞檢測工具，該方法提供了一種新穎的智能合約漏洞檢測方案，嘗試將基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的策略模型與模糊檢測器相結(jié)合，有效地降低了傳統(tǒng)靜態(tài)分析方法的漏報率和誤報率，提高了模糊檢測方法的執(zhí)行效率和檢測準(zhǔn)確率，展望了智能合約漏洞檢測的新方向。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于區(qū)塊鏈智能合約安全領(lǐng)域，具體涉及一種基于策略型Fuzzer的智能合約漏洞檢測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

程序漏洞給計算機程序語言的發(fā)展造成了嚴(yán)重阻礙，隱藏在程序中的安全漏洞可能會導(dǎo)致計算機系統(tǒng)損壞、信息泄露或拒絕服務(wù)等嚴(yán)重的安全事件，程序漏洞引發(fā)的安全問題已經(jīng)成為計算機安全領(lǐng)域的關(guān)注焦點。近年來，智能合約安全漏洞引起了國內(nèi)外相關(guān)從業(yè)人員的廣泛關(guān)注。智能合約本質(zhì)上是一段運行在區(qū)塊鏈上的程序，具有自動化執(zhí)行、不可逆等特性。當(dāng)前，部署在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中的智能合約數(shù)量近千萬份，吸引了眾多惡意攻擊者，他們試圖利用合約漏洞攫取非法利益。智能合約安全漏洞已經(jīng)造成了巨大的經(jīng)濟損失，亟待有效的漏洞檢測工具對智能合約進行檢測，以確保部署在區(qū)塊鏈上合約的安全可靠性。

當(dāng)前的智能合約漏洞檢測方法主要涉及靜態(tài)分析與動態(tài)執(zhí)行，包括形式化驗證、符號執(zhí)行、以及模糊測試。靜態(tài)分析方法(如形式化驗證、符號執(zhí)行)缺少對合約執(zhí)行過程中的動態(tài)交互分析，因此無法發(fā)現(xiàn)隱藏在程序深處(如需多次迭代才會產(chǎn)生)的漏洞，從而存在較高的漏報率和誤報率；模糊測試是漏洞分析領(lǐng)域中應(yīng)用最廣泛且最有效的方法,它是一種典型的動態(tài)分析方法，已經(jīng)被應(yīng)用于智能合約漏洞檢測任務(wù)。然而，傳統(tǒng)的模糊測試方法依賴于初始的測試用例及其變異策略，仍然存在變異策略隨機、路徑覆蓋率低、漏洞檢測耗時長、漏洞發(fā)現(xiàn)效果差等痛點問題。

發(fā)明內(nèi)容

針對靜態(tài)分析方法的高漏報率和誤報率以及模糊測試方法的變異策略隨機、路徑覆蓋率低等問題，本發(fā)明提出了一種基于策略型Fuzzer的智能合約漏洞檢測方法及系統(tǒng)，通過訓(xùn)練策略模型，過濾不可達的測試用例輸入、決判存在漏洞的執(zhí)行路徑，以指導(dǎo)模糊檢測器Fuzzer實現(xiàn)準(zhǔn)確率更高、覆蓋率更廣、執(zhí)行效率更快的智能合約漏洞檢測。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

一種基于策略型Fuzzer的智能合約漏洞檢測方法，包括以下步驟：

步驟1：構(gòu)建智能合約數(shù)據(jù)集，初始化測試用例可達性策略模型F1和執(zhí)行路徑漏洞性策略模型F2；

步驟2：給定一個待測合約，初始化測試用例集合；遍歷集合中的每一個測試用例，首先利用測試用例可達性策略模型F1預(yù)測該測試用例的可達性，并將該測試用例及其預(yù)測標(biāo)簽存入數(shù)據(jù)庫D1；

針對不滿足可達性的測試用例，從初始化測試用例集合中剔除；

針對滿足可達性的測試用例，獲取由可達節(jié)點構(gòu)成的執(zhí)行路徑，利用執(zhí)行路徑漏洞性策略模型F2預(yù)測該測試用例對應(yīng)的執(zhí)行路徑的漏洞性，并將所述執(zhí)行路徑及其預(yù)測標(biāo)簽存入數(shù)據(jù)庫D2；

針對存在漏洞性的執(zhí)行路徑，為對應(yīng)的測試用例給予優(yōu)先級標(biāo)記；

步驟3：針對優(yōu)化后的測試用例集合，優(yōu)先選擇優(yōu)先級更高的測試用例進行變異和測試，直至模糊測試結(jié)束。