【论文阅读】基于多特征融合的智能合约缺陷检测方法，基于多特征融合的智能合约缺陷检测技术研究

摘要：本文介绍了一种基于多特征融合的智能合约缺陷检测方法。该方法通过融合智能合约的语法特征、语义特征和结构特征，构建了一个全面的特征表示模型，并利用机器学习算法对模型进行训练和优化。实验结果表明，该方法能够准确地检测出智能合约中的缺陷，提高智能合约的安全性和可靠性。该研究对于保障区块链技术的安全和智能合约的开发质量具有重要意义。

本研究旨在利用融合模型进行智能合约缺陷检测，通过颜色标记、词汇提取、字符转换和合约之间的继承关系提取等预处理步骤，提取智能合约的多类特征，使用BERT、CNN和BiLSTM构建模型，并结合node2vec随机游走算法处理合约之间的继承关系，利用提取的特征进行缺陷分类。

1、多特征融合

将智能合约的语义、视觉和结构多类特征进行融合，融合方法包括特征加权、注意力机制以及特征拼接，结合自然语言处理和图神经网络的方法生成更高质量的节点特征。

研究方法

基于BERT、CNN及LSTM构建模型，提出利用语义、视觉和结构内部特征以及继承关系外部特征进行Solidity智能合约缺陷检测的方法，本文主要在特征提取阶段提取了四种信息：颜色标准、词汇提取、字符转换和合约继承结构。

1、视觉信息提取

通过表示代码图像获取视觉信息，如关键字的使用和函数调用，研究使用RGB颜色标记代码关键字和其他部分，并保存为RGB矩阵，作为CNN的输入，我们使用CNN来提取局部特征。

2、语义信息提取

使用自然语言处理获得语义信息，并使用BERT将源代码映射到词向量，文中选择使用CNN识别并提取语义信息，得到关键特征的短序列，再放入BiLSTM模型中获得语义特征输出。

3、字符语义信息提取

源代码的字符语义信息是其基本表达含义的方式，研究将每个合约转换为字符型矩阵，并使用CNN提取特征。

4、结构信息提取

提出智能合约代码树CCTree，通过拆分和重组智能合约源代码生成树状图数据结构，提取合约之间的继承关系，并使用node2vec随机游走算法处理这些关系，获得合约的嵌入向量。

检测模型

使用四类特征向量进行拼接得到更高维度的特征，再经过全连接层和dropout层组成的分类器进行缺陷分类。

实验

实验在特定的操作系统和硬件环境下进行，使用Python 3.8作为开发和运行环境，数据集从XBlock获取并结合BSCSCS构建，实验包括多个阶段，如数据预处理、模型训练、结果分析等，通过对不同模型的性能进行比较和分析，评估本文方法的优越性，实验结果表明，本文的方法在智能合约缺陷检测方面取得了良好的性能提升。

本研究提出了一种基于多特征融合的智能合约缺陷检测方法，通过结合视觉、语义和结构信息，提高了缺陷检测的准确性，实验结果表明，该方法在智能合约缺陷检测方面具有良好的性能表现，与现有工具相比具有一定的优势，可以进一步探索更先进的特征提取方法和模型优化技术，以提高智能合约缺陷检测的准确性和效率。