1. 基于BiGAS的智能合约漏洞检测方法

本文提出了一种将基于神经网络架构的深度学习技术与支持向量机（Support Vector Machine, SVM）分类器结合的智能合约漏洞检测方法（Bidirectional Gated Recurrent Neural Network-Attention mechanism-SVM, BiGAS）。通过对智能合约源代码的处理分析，设计出分类精确度高、泛化性好的智能合约漏洞检测模型。现有的一些研究忽略了SVM具备较为坚实的数学理论基础这一优势，将其作为分类器不但能够有效解决在有限样本条件下建立高维数据模型的问题，而且能克服将神经网络用于特征分类时得不到全局最优解和可解释性差的不足。该研究以重入漏洞为重点，介绍了智能合约漏洞检测方法的具体结构和检测流程。大量实验数据表明：将基于神经网络架构的深度学习模型学习提取到的特征数据经由SVM分类算法进行处理分类，可进一步提高漏洞检测模型的泛化能力和漏洞检测精确度。

  • 神经网络架构：

    • 双向门控循环单元（BiGRU）：BiGRU是一种改进的循环神经网络（RNN）结构，能够同时捕获序列数据的前向和后向信息。在智能合约漏洞检测中，BiGRU可以有效捕捉代码中的上下文信息，提高特征提取的准确性。
    • 注意力机制（Attention Mechanism）：注意力机制通过加权的方式突出重要的特征，忽略不重要的特征。在智能合约漏洞检测中，注意力机制可以帮助模型聚焦于关键的代码片段，提高漏洞检测的精确度。

  • SVM分类器：

    • SVM的优势：SVM具备坚实的数学理论基础，能够在有限样本条件下建立高维数据模型。SVM通过寻找最大间隔超平面，实现对数据的分类，具有较好的泛化能力和可解释性。
    • 特征分类：将BiGRU和注意力机制提取到的特征数据输入到SVM分类器中进行分类。SVM分类器能够有效处理高维特征数据，提高漏洞检测的精确度和泛化能力。

  • 实验结果：

    • 重入漏洞检测：实验结果表明，BiGAS方法在重入漏洞检测中的性能优于传统的基于规则的方法和单一的深度学习方法。在多个数据集上的测试中，BiGAS方法的准确率和召回率均达到了较高水平。
    • 泛化能力：BiGAS方法在不同类型的智能合约漏洞检测中表现出色，具有较强的泛化能力。实验中，BiGAS方法在未见过的数据集上依然能够保持较高的检测精度。
2. 基于SPCBIG-EC的智能合约漏洞检测方法

本文提出了一种基于结合串并行特征提取结构和集成分类算法的智能合约漏洞检测方法（Serial-Parallel Convolutional Bidirectional Gated Recurrent Network Model incorporating Ensemble Classifiers, SPCBIG-EC）。该方法是由基于串并行结构的智能合约语义信息多层次分析漏洞特征提取技术和基于集成分类算法的智能合约特征数据多角度分析漏洞分类技术结合的系统模型。在这个方案中，首先，设计了一种基于结合结构化空间卷积网络和序列化时间循环网络的级联方法，实现对关键特征的时序结构和位置信息进行多元特征组合；其次，针对卷积网络的池化操作造成信息丢失的问题，提出多尺度串并行的卷积结构用于丰富智能合约的词向量表示在多尺度卷积下的特征融合，保障关键信息的完整性；最后，针对数据集的样本数量少时误判率高的问题，提出一种基于集成学习算法的智能合约特征数据多角度分析漏洞分类技术通过更新数据权重进行迭代学习从而得到多个预测函数的优化分类方法，使分类模型的边界更加稳定，提高分类器的鲁棒性。

  • 特征提取：

    • 串并行卷积网络：串并行卷积网络通过结合结构化空间卷积网络和序列化时间循环网络，实现对智能合约代码的关键特征进行多层次分析。空间卷积网络可以捕捉代码中的局部特征，时间循环网络可以捕捉代码中的时序特征，两者结合可以提高特征提取的全面性和准确性。
    • 多尺度卷积结构：多尺度卷积结构通过在不同尺度下进行卷积操作，丰富了智能合约的词向量表示，保障了关键信息的完整性。多尺度卷积结构可以有效解决卷积网络的池化操作造成的信息丢失问题。

  • 集成分类算法：

    • 集成学习算法：集成学习算法通过结合多个弱分类器，形成一个强分类器，提高分类模型的鲁棒性和稳定性。在智能合约漏洞检测中，集成学习算法可以通过更新数据权重进行迭代学习，从而得到多个预测函数的优化分类方法。
    • 多角度分析：集成分类算法可以从多个角度对智能合约特征数据进行分析，提高分类模型的泛化能力和鲁棒性。实验结果表明，SPCBIG-EC方法在不同类型的智能合约漏洞检测中表现出色，具有较高的准确率和稳定性。

  • 实验结果：

    • 多类型漏洞检测：实验结果表明，SPCBIG-EC方法在多种类型的智能合约漏洞检测中表现出色，包括整数溢出、可重入、无限循环、时间戳依赖、调用栈溢出等。在多个数据集上的测试中，SPCBIG-EC方法的准确率和召回率均达到了较高水平。
    • 鲁棒性：SPCBIG-EC方法在样本数量较少的情况下依然能够保持较高的检测精度，具有较强的鲁棒性。实验中，SPCBIG-EC方法在不同规模的数据集上均表现出稳定的性能。
3. 智能合约漏洞检测系统（D&E）

本文提出了一种智能合约漏洞检测系统（Deep-Ensemble detecting system, D&E），该系统可实现对智能合约代码中存在的潜在漏洞威胁进行自动检测。用户登录D&E智能合约安全漏洞检测系统测试端，确定特征提取和分类方法后将智能合约代码上传，向测试对象发送智能合约漏洞检测请求，安全检测工具截取该测试请求的数据，根据漏洞检测策略进行检测，获得智能合约漏洞检测结果，检测结果涵盖了其是否存在漏洞以及漏洞类型等信息。

  • 系统架构：

    • 前端界面：用户通过前端界面登录D&E系统，上传智能合约代码，并选择特征提取和分类方法。前端界面提供了友好的用户交互界面，方便用户操作。
    • 后端处理：后端处理模块负责接收用户的请求，对智能合约代码进行预处理，提取特征，并使用选定的分类方法进行漏洞检测。后端处理模块采用了BiGAS和SPCBIG-EC两种方法，用户可以根据需求选择合适的方法。
    • 结果展示：检测结果通过前端界面展示给用户，包括是否存在漏洞、漏洞类型等信息。用户可以根据检测结果对智能合约进行修复和优化。

  • 系统功能：

    • 特征提取：系统支持多种特征提取方法，包括BiGRU、注意力机制、串并行卷积网络等。用户可以根据智能合约的特点选择合适的特征提取方法。
    • 分类检测：系统支持多种分类检测方法，包括SVM、集成学习算法等。用户可以根据需求选择合适的分类方法。
    • 结果反馈：系统提供详细的检测报告，包括漏洞的位置、类型、修复建议等。用户可以根据检测报告对智能合约进行修复和优化。

  • 实验结果：

    • 用户体验：实验结果表明，D&E系统具有良好的用户体验，用户可以方便地上传智能合约代码并选择合适的检测方法。系统在短时间内返回检测结果，用户可以根据结果对智能合约进行修复和优化。
    • 检测精度：D&E系统在多个数据集上的测试中表现出色，具有较高的检测精度和稳定性。实验中，D&E系统在不同类型的智能合约漏洞检测中均表现出较高的准确率和召回率。

 



% BiGAS模型的训练代码
clear all;
close all;

% 加载数据
load('smart_contract_data.mat'); % 假设数据已经预处理并存储在smart_contract_data.mat文件中

% 定义网络结构
layers = [
    sequenceInputLayer([1 1], 'Name', 'input')
    bilstmLayer(128, 'Name', 'bilstm')
    attentionLayer('InputSize', 128, 'Name', 'attention')
    fullyConnectedLayer(64, 'Name', 'fc1')
    reluLayer('Name', 'relu1')
    dropoutLayer(0.5, 'Name', 'dropout1')
    fullyConnectedLayer(10, 'Name', 'fc2')
    softmaxLayer('Name', 'softmax')
    classificationLayer('Name', 'classoutput')
];

% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 30, ...
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'Plots', 'training-progress', ...
    'Verbose', false, ...
    'ValidationData', {valData, valLabels}, ...
    'ValidationFrequency', 30, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'InitialLearnRate', 0.001, ...
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor', 0.1, ...
    'LearnRateDropPeriod', 10);

% 训练网络
net = trainNetwork(trainData, trainLabels, layers, options);

% 保存训练好的模型
save('bigas_model.mat', 'net');


 


% BiGAS模型的测试代码
clear all;
close all;

% 加载训练好的模型
load('bigas_model.mat');

% 加载测试数据
load('test_smart_contract_data.mat'); % 假设测试数据已经预处理并存储在test_smart_contract_data.mat文件中

% 进行预测
predictedLabels = classify(net, testData);

% 计算准确率
accuracy = sum(predictedLabels == testLabels) / numel(testLabels);
fprintf('Test Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);

% 绘制混淆矩阵
confMat = confusionmat(testLabels, predictedLabels);
figure;
heatmap(confMat, 'Colormap', parula, 'ColorbarVisible', 'on');
title('Confusion Matrix');
xlabel('Predicted Label');
ylabel('True Label');


 


% SPCBIG-EC模型的训练代码
clear all;
close all;

% 加载数据
load('smart_contract_data.mat'); % 假设数据已经预处理并存储在smart_contract_data.mat文件中

% 定义网络结构
layers = [
    sequenceInputLayer([1 1], 'Name', 'input')
    convolution2dLayer([3 1], 32, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv1')
    batchNormalizationLayer('Name', 'bn1')
    reluLayer('Name', 'relu1')
    maxPooling2dLayer([2 1], 'Name', 'pool1')
    
    bilstmLayer(128, 'Name', 'bilstm')
    attentionLayer('InputSize', 128, 'Name', 'attention')
    
    fullyConnectedLayer(64, 'Name', 'fc1')
    reluLayer('Name', 'relu2')
    dropoutLayer(0.5, 'Name', 'dropout1')
    
    fullyConnectedLayer(10, 'Name', 'fc2')
    softmaxLayer('Name', 'softmax')
    classificationLayer('Name', 'classoutput')
];

% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 30, ...
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'Plots', 'training-progress', ...
    'Verbose', false, ...
    'ValidationData', {valData, valLabels}, ...
    'ValidationFrequency', 30, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'InitialLearnRate', 0.001, ...
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor', 0.1, ...
    'LearnRateDropPeriod', 10);

% 训练网络
net = trainNetwork(trainData, trainLabels, layers, options);

% 保存训练好的模型
save('spcbig_ec_model.mat', 'net');


 


% SPCBIG-EC模型的测试代码
clear all;
close all;

% 加载训练好的模型
load('spcbig_ec_model.mat');

% 加载测试数据
load('test_smart_contract_data.mat'); % 假设测试数据已经预处理并存储在test_smart_contract_data.mat文件中

% 进行预测
predictedLabels = classify(net, testData);

% 计算准确率
accuracy = sum(predictedLabels == testLabels) / numel(testLabels);
fprintf('Test Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);

% 绘制混淆矩阵
confMat = confusionmat(testLabels, predictedLabels);
figure;
heatmap(confMat, 'Colormap', parula, 'ColorbarVisible', 'on');
title('Confusion Matrix');
xlabel('Predicted Label');
ylabel('True Label');
 
  

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