信息安全研究 ›› 2023, Vol. 9 ›› Issue (E1): 55-.

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基于图神经网络的智能合约源码漏洞检测

闫一非文斌张逢   

  1. (海南师范大学数据科学与智慧教育教育部重点实验室海口571158)
    (海南师范大学信息科学技术学院海口571158)
  • 出版日期:2023-10-17 发布日期:2023-10-28
  • 通讯作者: 闫一非 硕士研究生.主要研究方向为网络空间安全、区块链安全. yyf1090590886@vip.qq.com
  • 作者简介:闫一非 硕士研究生.主要研究方向为网络空间安全、区块链安全. yyf1090590886@vip.qq.com 文斌 博士,教授.主要研究方向为网络空间安全、区块链服务、大数据共享与交易. binwen@hainnu.edu.cn 张逢 硕士研究生.主要研究方向为云数据安全. 1171941649@qq.com

  • Online:2023-10-17 Published:2023-10-28

摘要: 智能合约作为区块链2.0上一段经触发后可自动执行的代码,由于其一经部署就不能更改的特性,一旦存在漏洞的智能合约被部署到区块链中且被恶意人员利用,便很可能造成非常大的经济损失.提出的MPATTGCN使用图神经网络检测智能合约漏洞,将智能合约源码进行拆分细化构建成图结构;在图卷积神经网络(GCN)的基础上分别使用多层感知器(MLP)进行特征过滤、同时结合注意力机制增强模型对特征的理解能力.对重入漏洞和时间戳依赖漏洞的检测准确率分别达到了85.68%,86.18%,在源码检测层面优于其他使用图神经网络(GNN)的方法.

关键词: 智能合约, 漏洞检测, 图神经网络, 注意力机制, 多层感知器

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