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