CN110543419B - 一种基于深度学习技术的智能合约代码漏洞检测方法 - Google Patents
一种基于深度学习技术的智能合约代码漏洞检测方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开一种基于深度学习技术的智能合约代码漏洞检测方法,该方法具体包括如下步骤:将智能合约源代码的语法节点进行序列化并进行预处理,得到节点向量;将得到的节点向量作为双向长短期记忆网络的输入,获得神经网络中的全局最大池化层的输出,作为智能合约源代码的中间表示;将得到的智能合约源代码的中间表示作为随机森林分类器的输入,进行随机森林分类器的训练,得到训练后的分类器进行新的智能合约代码漏洞检测。相比于目前采用基于安全规则的技术或者形式化验证来检测代码漏洞检测方式,该种方法对新的代码漏洞检测更加敏感,无需开发人员及时制定和添加相应的规则或形式规范。
Description
技术领域
本发明涉及智能合约和代码漏洞检测技术领域,具体涉及一种基于深度学习技术的智能合约代码漏洞检测方法。
背景技术
区块链是一种基于数据加密、时间戳、分布式共识机制实现去中心化的分布式数据管理技术,具有可追溯、不可篡改、高可用的特点。智能合约是一种旨在以信息化方式传播、验证或执行合同的计算机协议,其允许在没有第三方的情况下进行可信交易,这些交易可追踪且不可逆转。区块链技术的出现为智能合约提供了一套能够支持可编程的数字***,智能合约一旦在区块链上发布成功之后就无法更改,如果存在安全漏洞将带来巨大的损失,故对智能合约进行代码漏洞检测是极为必要的。
目前主流的智能合约漏洞检测的解决方案,均是采用基于安全规则的技术或者形式化验证,这样就意味当新的代码漏洞被爆出时,开发人员需及时制定和添加相应的规则或形式规范,以更新漏洞检测***。基于以上智能合约漏洞检测的不足,需要一种更加灵活并且强大的漏洞检测机制去弥补。当今,人工智能下的深度学习技术得到了突破,区块链技术应用的普及产生越来越多可用的训练数据,如何针对智能合约及其编写语言的特性,设计出一套对智能合约安全漏洞更为敏感的检测***,也是智能合约安全问题研究的一个突破点。
发明内容
本发明的目的为针对现有技术的不足,提供一种基于深度学习技术的智能合约代码漏洞检测方法,该方法可提高智能合约代码漏洞检测的准确性和全面性。具体技术方案如下:
一种基于深度学习技术的智能合约代码漏洞检测方法,其特征在于,该方法具体包括如下步骤:
S1:将智能合约源代码的语法节点进行序列化并进行预处理,得到节点向量;
S2:将S1得到的节点向量作为双向长短期记忆网络的输入,获得神经网络中的全局最大池化层的输出,作为智能合约源代码的中间表示;
S3:将S2得到的智能合约源代码的中间表示作为随机森林分类器的输入,进行随机森林分类器的训练,得到训练后的分类器进行新的智能合约代码漏洞检测。
进一步地,所述的S1具体为:
S1.1:利用语法解析工具,将智能合约源代码字符串进行语法解析,生成抽象语法树;
S1.2:将抽象语法树进行深度优先遍历,并序列化为由语法节点构成的一维向量;
S1.3:将所述的一维向量进行预处理,通过语法标记和填充截断生成预处理后的节点向量;所述的预处理过程中需保持代码结构和语义完整。
进一步地,所述的S1.2中的一维向量是由语法节点构成的有序列表,每个一维向量表示对应的智能合约函数。
进一步地,所述的S1.3中的填充截断位长c应介于最长一维向量列表长度和最短一维向量列表长度之间。
进一步地,所述的S1.3中的填充截断规则为对于列表长度大于填充截断位长c进行列表末位截断,使其长度等于位长c;对于列表长度小于填充截断位长c进行列表末位补零,使其长度等于位长c。
本发明的有益效果如下:
本发明的基于深度学习技术的智能合约代码漏洞检测方法,通过对神经网络模型进行智能合约代码漏洞的训练,能够更加灵活和准确地预测并定位代码漏洞。相比于目前采用基于安全规则的技术或者形式化验证来检测代码漏洞检测方式,该种方法对新的代码漏洞检测更加敏感,无需开发人员及时制定和添加相应的规则或形式规范。同时,随着区块链技术应用的普及,越来越多可用的智能合约代码数据集,对于模型的完善也有很大帮助。在有限的实验数据下(约3000条数据集进行10折交叉验证),理想情况下,模型预测准确率可达到85%乃至90%以上。
附图说明
图1是本发明的基于深度学习技术的智能合约代码漏洞检测方法的流程图。
具体实施方式
下面根据附图和优选实施例详细描述本发明,本发明的目的和效果将变得更加明白,应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
如图1所示,本发明的基于深度学习技术的智能合约代码漏洞检测方法,具体包括如下的步骤:
S1:将智能合约源代码的语法节点进行序列化并进行预处理,得到节点向量;
S1.1:利用语法解析工具,如Antrl4、Yacc等,通过编写符合智能合约语法规则的匹配列表,将智能合约源代码字符串进行语法解析,生成抽象语法树AST;
S1.2:采用深度优先遍历(DFT)的方式将每一个语法节点进行序列化,每个语法节点都有一个构成的一维向量表示。同时,序列化后的向量很好地保持了节点的结构和语义信息。每个一维向量与智能合约中的函数一一对应,每个一维向量都可以表示对应的智能合约函数。
S1.3:将所述的一维向量进行预处理,该操作分为语法标记和填充截断的方式。语法标记指的是将一维向量的各组成节点映射为多个整数的组成,如“public”表示数字1,“private”表示数字2等用来提高处理能力;填充截断是为了规范每一个一位向量的长度,方便数据的处理,选取合适的数值c进行填充截断,对位长小于c的向量进行末位补充0的填充操作,对位长大于c的向量进行截断操作。
填充截断位长c应介于最长一维向量列表长度和最短一维向量列表长度之间。
其中的填充截断规则为对于列表长度大于填充截断位长c进行列表末位截断,使其长度等于位长c;对于列表长度小于填充截断位长c进行列表末位补零,使其长度等于位长c。
S2:LSTM神经网络处理节点信息;
将S1得到的节点向量作为双向长短期记忆网络的输入,获得神经网络中的全局最大池化层的输出,作为智能合约源代码的中间表示;
LSTM是一种改进之后的循环神经网络,可以解决RNN无法处理长距离的依赖的问题。本发明之所以采用LSTM神经网络,在于部分智能合约的漏洞问题,是蕴含在源码的语法结构里的,而通过构建抽象语法树并进行深度优先遍历,在一定程度上保留了源码的结构和语义信息。这样的表示形式,可以充分利用双向LSTM神经网络对于时间序列数据的处理优势。
S3:将S2得到的智能合约源代码的中间表示作为随机森林分类器的输入,进行随机森林分类器的训练,得到训练后的分类器进行新的智能合约代码漏洞检测。
操作需要合适的粒度去衡量漏洞的等级,对漏洞库、代码库进行调研和漏洞标识。
本领域普通技术人员可以理解,以上所述仅为发明的优选实例而已,并不用于限制发明,尽管参照前述实例对发明进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来说,其依然可以对前述各实例记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在发明的精神和原则之内,所做的修改、等同替换等均应包含在发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于深度学习技术的智能合约代码漏洞检测方法,其特征在于,该方法具体包括如下步骤:
S1:将智能合约源代码的语法节点进行序列化并进行预处理,得到节点向量;
S2:将S1得到的节点向量作为双向长短期记忆网络的输入,获得神经网络中的全局最大池化层的输出,作为智能合约源代码的中间表示;
S3:将S2得到的智能合约源代码的中间表示作为随机森林分类器的输入,进行随机森林分类器的训练,得到训练后的分类器进行新的智能合约代码漏洞检测。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习技术的智能合约代码漏洞检测方法,其特征在于,所述的S1具体为:
S1.1:利用语法解析工具,将智能合约源代码字符串进行语法解析,生成抽象语法树;
S1.2:将抽象语法树进行深度优先遍历,并序列化为由语法节点构成的一维向量;
S1.3:将所述的一维向量进行预处理,通过语法标记和填充截断生成预处理后的节点向量;所述的预处理过程中需保持代码结构和语义完整。
3.根据权利要求2所述的基于深度学习技术的智能合约代码漏洞检测方法,其特征在于,所述的S1.2中的一维向量是由语法节点构成的有序列表,每个一维向量表示对应的智能合约函数。
4.根据权利要求2所述的基于深度学习技术的智能合约代码漏洞检测方法,其特征在于,所述的S1.3中的填充截断位长c应介于最长一维向量列表长度和最短一维向量列表长度之间。
5.根据权利要求2所述的基于深度学习技术的智能合约代码漏洞检测方法,其特征在于,所述的S1.3中的填充截断规则为对于列表长度大于填充截断位长c进行列表末位截断,使其长度等于位长c;对于列表长度小于填充截断位长c进行列表末位补零,使其长度等于位长c。
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