当前位置：首页 > news >正文

智能合约中人工智能驱动的漏洞分析：趋势、挑战与未来方向

news 来源：原创 2025/6/14 14:21:17

大家读完觉得有帮助记得及时关注和点赞!!!

摘要

智能合约是区块链生态系统不可或缺的一部分，它使去中心化应用程序能够在没有中介的情况下执行预定义的操作。它们执行无需信任交互的能力使其成为以太坊等平台的核心组成部分。诸如数值溢出、重入攻击和不正确的访问权限等漏洞已导致整个区块链和智能合约领域损失数百万美元。传统智能合约审计技术，如人工代码审查和形式化验证，在可扩展性、自动化以及对不断发展的开发模式的适应性方面面临局限性。因此，基于人工智能的解决方案已成为一种有前途的替代方案，它能够学习复杂的模式、检测细微的缺陷并提供可扩展的安全保证。本文研究了用于智能合约中漏洞检测的新型人工智能驱动技术，重点关注机器学习、深度学习、图神经网络和基于 Transformer 的模型。本文分析了每种技术如何表示代码、处理语义信息以及响应真实世界的漏洞类别。我们还比较了它们在准确性、可解释性、计算开销和实时适用性方面的优势和劣势。最后，它强调了推进该领域面临的公开挑战和未来机遇。

关键词

智能合约, 漏洞检测, 人工智能, 机器学习, 深度学习

1.介绍

智能合约是在区块链平台（最著名的是以太坊）上编码的自执行数字协议，旨在促进、验证或执行合同的谈判或履行，而无需中介[1]。这些自主的代码片段具有重要的金融、法律和计算意义，并越来越多地部署在涵盖去中心化金融（DeFi）、供应链管理、游戏和保险等应用中[4]。虽然智能合约提供了透明性、可审计性和无需信任的交互，但它们也存在严重的安全风险。如果智能合约包含弱点，恶意行为者可以利用它们，导致从小规模代币损失到重大金融灾难的各种结果，例如，臭名昭著的DAO漏洞[1]和Parity钱包漏洞[6]。

与传统软件不同，智能合约在不可变的环境中运行：一旦部署，代码就无法修改 [1]。这使得主动漏洞检测势在必行。合约逻辑中的任何缺陷都可能导致不可挽回的损失，因此必须进行严格的安全审计。历史上，开发人员依赖于诸如人工审计、静态分析工具（如 Oyente [17] 和 Mythril [18]）以及形式化验证方法 [2] 等技术。虽然这些技术已被证明在识别常见错误和强制正确性方面很有用，但在处理复杂的逻辑流程、合约之间的交互以及不断演变的威胁模式时，它们就显得不足。人工分析需要大量时间，并且容易出错，而形式化验证方法需要专门的知识，并且难以广泛应用 [2]。

为了解决这些问题，人工智能已成为识别智能合约漏洞的强大工具[4]。通过从数据中学习、识别模式以及做出明智的决策或分类，考虑到智能合约中广泛存在的编码风格、复杂的行为以及通常不明确的缺陷，人工智能被证明尤其有价值。人工智能驱动的方法有望实现可扩展性、适应性，甚至有可能集成到合约开发生命周期中，以主动缓解威胁。

本文探讨了应用于智能合约分析的四类关键人工智能方法：机器学习（ML）、深度学习（DL）、图神经网络（GNN）和Transformer架构。诸如随机森林之类的算法，在机器学习的范畴下，已被用于识别合约执行期间的异常模式[5]。包括卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）在内的深度学习模型，已经在操作码序列上进行了训练，以识别漏洞模式[7]。图神经网络通过将智能合约建模为控制流图（CFG），擅长捕捉结构关系[10]。Transformer在大量的智能合约代码语料库上进行了预训练，提供了上下文感知的语义理解，从而提高了检测准确率[13]。

这些技术的性能通过精确率、召回率和 F1 值等指标进行评估 [5][7][13]。此外，还考察了可解释性、运行时效率和泛化能力之间的权衡。例如，包括 SmartBERT [13] 在内的基于 Transformer 的方法提供了卓越的性能，但需要大量的计算资源。相比之下，包括 Sereum [5] 在内的模型优先考虑实时分析，但可能会遗漏上下文丰富的模式。GNN 提供了一个中间地带，通过可视化关键节点和决策路径，在性能和可解释性方面都表现出色 [10][12]。

此外，本文还讨论了诸如SmartBugs [7]和EtherScan [10]等经过精心策划的真实世界数据集的重要性，它们是训练和基准测试AI模型的基础。我们还展示了AI模型可以帮助预防已知漏洞的真实案例研究 [5][6][10]。这些实际例子突出了将AI纳入智能合约开发和审计流程的相关性和必要性。

总而言之，虽然人工智能不能消除对传统安全实践的需求，但它通过增加一层智能自动化来补充这些实践。随着智能合约变得越来越普遍，人工智能和区块链安全的融合不仅变得有价值，而且变得至关重要[4]。本文的目标是通过深入概述人工智能驱动的方法，突出其当前的能力、现有的挑战以及未来在这个快速增长的领域中潜在的进步路径，从而帮助研究人员、开发人员和审计人员。

2. 基于人工智能的智能合约漏洞背景

人工智能为复杂代码语义建模提供了强大的能力，并迅速成为智能合约中现代漏洞检测技术的基石。本节概述了各种类别中最新的和最具影响力的 AI 驱动方法，包括 ML、DL、GNN、transformers 和混合模型。这些类别中的每一个都在可扩展性、可解释性、学习深度和计算效率方面带来了不同的优势和权衡。

机器学习方法提供了快速、可解释的模型，常用于异常检测和基于规则的分类。深度学习方法，如卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs），能够自主识别代码中的上下文和序列结构。图神经网络（GNNs）利用智能合约代码固有的图结构，例如控制流图和调用图，以基于节点和边的关系识别漏洞。基于Transformer的模型，特别是那些从预训练的自然语言处理（NLP）模型（包括BERT）改编而来的模型，擅长捕捉合约逻辑的深层语义表示。最后，混合模型旨在结合多种范式，以提高鲁棒性和整体检测准确性。

本论文此部分的每个小节都探讨了文献中独特的方法、核心架构、关键数学公式和代表性模型。目标是提供一种有组织的、比较性的视角，深入了解人工智能如何被用于增强去中心化平台的安全性。

2.1. 机器学习方法

机器学习方法代表了在智能合约中自动化漏洞检测的一些最早的尝试。这些技术通常依赖于从合约元数据、操作码序列或执行跟踪中手动设计的特征。

诸如决策树、支持向量机和集成方法等机器学习模型已被证明在识别已知漏洞模式和统计异常方面是有效的。虽然通常比深度学习或基于图的方法更简单，但机器学习方法因其易于解释和较低的计算需求而脱颖而出。本小节回顾了基于机器学习的关键模型，重点关注用于漏洞识别的静态和动态分析策略。

2.1.1. 动态分析模型

Sereum应用随机森林对智能合约状态进行动态监控，以检测重入攻击 [5]。随机森林是一种集成学习方法，它聚合了在不同数据子集和特征组合上训练的多个决策树的输出。每个决策树提供一个分类结果，判断合约行为是否表明存在潜在的漏洞。最终决策是基于所有单个决策树的多数投票做出的[图1]。与单个决策树相比，这种结构提高了鲁棒性并减少了过拟合，使其非常适合标记智能合约中异常的运行时行为。

图1. Sereum的技术工作流程图

2.1.2. 静态分析模型

MadMax应用静态分析来检测以太坊智能合约中以gas为中心的漏洞，例如无限循环或无界数组迭代[6]。它通过有限状态机（FSM）来表示合约的行为，其中每个状态对应于一个特定的控制位置，并且转换响应于操作码的执行而发生[图2]。

MadMax 执行符号执行，将符号变量与存储和内存状态相关联，而不是具体值，从而能够同时推理多个程序路径。在数学上，智能合约被抽象为一个元组；[NT0]M = (S, S0, T)。在给定的等式中，
S定义了符号程序状态的集合，而 S0 ⊆S是初始状态的集合。此外，T:S × Opcode → S 定义了基于操作码效应的转换关系。

图2. MadMax静态分析器的技术工作流程图

MadMax通过分析重复转换是否可以在不减少gas或达到终止状态的情况下发生，来识别诸如无界循环之类的漏洞模式。这种建模使得MadMax即使在不执行链上合约的情况下也能检测到漏洞。它基于符号执行和状态转换来预测gas耗尽错误。

2.2. 深度学习方法

深度学习方法在智能合约漏洞检测领域获得了显著的关注，这归功于它们能够从原始代码中自动学习分层表示，而无需手动进行特征工程。这些方法在通过诸如CNN、LSTM网络和基于注意力的机制等架构来建模合约逻辑中的顺序和上下文依赖关系方面尤其有效。深度学习模型可以处理分词化的源代码、操作码或字节码，并将它们映射到能够捕获语法和语义信息的丰富嵌入中。它们的可扩展性和泛化能力使它们非常适合检测已知和以前未见过的漏洞模式。本节回顾了核心的深度学习方法，重点介绍了它们的模型设计、训练策略以及它们在识别漏洞类型方面的有效性。

2.2.1. 基于嵌入的模型

图 3. SmartEmbed 架构工作流程

2.2.2. 序列建模

序列建模方法，特别是包括LSTM在内的RNN，已被用于通过检查智能合约中操作码序列的模式来识别智能合约中的缺陷。这些模型擅长学习时间依赖性，这对于跟踪智能合约执行流程中指令和状态转换如何随时间演变非常有价值[8]。

这使得模型能够记住潜在长序列中的执行上下文，这对于识别延迟效应漏洞至关重要，例如无保护的写入操作或复杂的控制流。在实践中，基于LSTM的模型通常与令牌嵌入和全连接层结合使用，以输出漏洞预测。这些模型已证明在检测智能合约中的重入模式、未初始化的存储使用和函数调用不一致性方面具有前景。

2.2.3. 注意力增强模型

使用注意力机制的模型提高了准确性，同时也通过突出合同中对结果有贡献的部分来提供透明度，这使得它们对开发者和审计人员特别有用。

2.3. 图神经网络（GNN）方法

图神经网络（GNN）已经成为建模结构化数据的强大框架，使其非常适合智能合约分析，因为控制流、函数调用和数据依赖自然形成图结构化表示。与将代码线性处理的基于序列的模型不同，图神经网络可以利用合约中的关系和拓扑信息，从而更精确地检测诸如重入、调用注入和不安全委托调用等复杂漏洞。

智能合约可以被抽象成各种图的形式，包括控制流图、函数调用图和具有多种节点类型（例如，合约、函数、存储）和边类型（例如，调用、数据流）的异构图。GNNs通过重复地从每个节点周围的节点收集数据来处理这些结构，从而使模型能够学习反映更广泛上下文的嵌入。

本节探讨应用于智能合约安全的主要基于 GNN 的方法，重点关注如何构建图表示，如何定义消息传递，以及包括 ContractGraph、ETH2Vec 和 SolGraph 在内的模型如何利用这些表示进行漏洞分类。

2.3.1. 基于控制流图的模型

CFG被广泛用于表示智能合约的执行结构，其中节点表示基本块或指令，边表示它们之间的控制转移。ContractGraph [10] 是一个值得注意的模型，它将Solidity字节码转换为CFG，然后应用GNN来学习其结构和上下文属性[图4]。

图 4. 用于漏洞检测的 ContractGraph 工作流程

ContractGraph 专注于学习代码执行路径的丰富结构特征，使模型能够检测复杂的漏洞，例如无法访问的代码、逻辑不一致以及路径敏感攻击。其基于图的表示也增强了可解释性，允许审计人员在合约结构中追踪特定的易受攻击路径。

2.3.2. 异构图模型

异构图模型通过支持多种类型的节点和关系来扩展传统的GNN。这种增加的复杂性使它们能够更好地表示智能合约的丰富语义，智能合约通常涉及各种实体，例如合约、账户、存储槽和外部函数调用。一个突出的例子是ETH2Vec [11]，它构建了异构图，其中节点代表合约、地址和交易，边代表交互，例如转移、调用或依赖关系。

在ETH2Vec异构图图中，标记为Tx1和Tx2的节点代表与智能合约交互的各个以太坊交易。在图的上下文中，Tx1可能代表由合约A或用户发起的交易，该交易触发或发出事件；Tx2可能是同一区块中的后续交易或顺序交易，从而形成交易级别的边（Tx1 → Tx2）。

这种架构允许ETH2Vec学习关系感知的嵌入，从而增强对多实体漏洞的检测，例如交易排序依赖（TOD）或代理滥用。异构GNN在跨合约分析和审计合约生态系统方面尤其有效，而非孤立的合约。

2.3.3. 基于注意力机制的GNN模型

基于注意力机制的GNN模型通过动态地衡量聚合过程中相邻节点的重要性来增强传统的消息传递机制[图5]。在智能合约分析的背景下，这使得模型能够优先考虑关键的控制路径、数据依赖关系或交易关系，这些关系更有可能指示漏洞。

SolGraph [12] 是一种值得注意的方法，它使用图注意力网络（GATs）来分析智能合约的CFG。在GATs中，每个节点使用学习到的注意力系数聚合其邻居的特征：

在公式7中，注意力权重αvu反映了邻居节点u的特征与节点v的相关性，并使用基于节点嵌入的自注意力机制计算得出。与均匀聚合的GNN相比，这种公式使得SolGraph能够更精确地识别与特定执行路径相关的漏洞。

此外，注意力权重可以被可视化，以解释模型的决策，从而提高审计人员的透明度。这使得基于注意力的GNN成为检测智能合约中细微且依赖于上下文的漏洞的强大工具。

2.4. 基于Transformer的方法

Transformer模型显著推进了各种机器学习领域，尤其是在自然语言处理方面，这归功于它们使用自注意力机制建模长距离关系和上下文线索的能力。最近，这些架构已被重新用于分析智能合约，其中代码的语法和含义与形式语言具有相似的特征。Transformer可以处理大量的代币化合约代码序列，包括Solidity源代码或字节码，并对跨合约函数和指令的复杂交互进行建模。

与循环或卷积模型不同，Transformer 是位置独立的，这使其能够有效地在一个合约中编码局部和全局语义。包括 SmartBERT [13] 在内的模型在通用语言模型（例如，BERT）上对智能合约代码进行微调，而包括 SolTrans [14] 在内的其他模型则专门在 Solidity 上进行预训练，以构建领域感知嵌入。

这些基于Transformer的方法在多个漏洞检测基准测试中取得了最先进的性能。

本节探讨了transformers如何应用于智能合约安全、它们的架构调整，以及它们相对于先前深度学习模型所提供的优势。

2.4.1. 预训练语言模型

在公式8中，Q、K和V分别是查询矩阵、键矩阵和值矩阵，它们都来源于输入令牌嵌入。这些操作使SmartBERT能够确定合同的哪些部分与预测任务在语义上最相关。

该模型使用带有漏洞标签的数据集进行微调，从而帮助其将广泛的语言理解能力调整到与安全相关的任务的特定细微之处。这种方法提供了高精度，并且在多种漏洞类型中表现出很强的泛化能力。

2.4.2. 领域特定Transformer

尽管包括BERT在内的预训练语言模型已被证明可用于适应智能合约分析任务，但它们最初在自然语言上的训练在处理区块链编程语言的特定领域语法和语义时存在局限性。为了解决这个问题，已经开发了特定领域的Transformer，例如SolTrans [14]，并专门在Solidity代码上进行了预训练。这些模型旨在理解独特的结构，例如msg.sender、require()、函数修饰符、回退逻辑和通用语言语料库中不存在的gas优化模式。

SolTrans采用了与BERT相同的自注意力架构，但修改了其分词器，以更有效地处理Solidity特定的token和运算符。在预训练期间，SolTrans使用掩码语言建模（MLM），并且可以选择性地使用下一语句预测（NSP），对数以万计的真实智能合约进行训练。由此产生的嵌入捕获了合约组件之间的功能关系。一旦经过预训练，SolTrans将在标记的漏洞数据集上进行微调，以检测诸如重入、算术溢出和不当访问控制等问题。特定领域的Transformer已经显示出比通用模型显著的优势，尤其是在检测复杂合约中基于逻辑和语义的漏洞方面。

2.5. 混合方法

为了解决单一模型方法的不足，混合方法应运而生，它融合了不同的人工智能技术，以提高智能合约中漏洞的检测能力。尽管机器学习模型快速且易于解释，但它们在捕捉更深层次的上下文信息方面常常有所欠缺。相反，深度学习和图神经网络（GNNs）提供了丰富的表示，但可能资源密集或不透明。混合模型旨在通过整合诸如用于局部模式检测的卷积神经网络（CNNs）、用于结构感知的图神经网络（GNNs）以及用于语义深度的Transformer等技术来平衡这些权衡。这些系统可以利用多样化的信息来源，例如操作码序列、控制流图和交易历史，从而在各种合约类型和漏洞中产生更准确和稳健的检测结果。

2.5.1. CNN和GNN混合模型

结合卷积神经网络（CNN）和图神经网络（GNN）的混合架构旨在利用局部特征提取和全局结构推理的互补优势。一个突出的例子是DeepSolid [15]，它集成了一个基于CNN的模块来处理操作码序列，以及一个基于GNN的模块来分析同一合约的CFG。

CNN模块对分词后的操作码序列应用卷积滤波器，以检测局部漏洞模式，例如栈滥用或重复调用指令。同时，GNN模块在CFG上运行，以捕获基本块之间的执行流。每个块表示为一个节点，控制转移被视为边。

2.5.2. 集成学习模型

集成学习技术融合了多个独立模型的输出，以提高智能合约漏洞检测系统的精度、弹性和适应性。这种方法的一个关键优势在于它能够通过聚合各个模型的优势来弥补单个模型的弱点。HybridVulDetect [16] 通过将随机森林、GNN、transformers 等不同的模型族集成到一个统一的集成管道中，体现了这一策略。

该系统首先将智能合约预处理成不同的特征格式：用于Transformer模型的token序列，用于RF模型的opcode向量，以及用于GNN的控制流图。每个子模型产生独立的预测，然后使用多数投票方案或经过训练的元分类器来组合这些预测，该元分类器根据模型的历史性能对其进行加权。

这种多视角架构显著提高了多种漏洞类型的检测性能，尤其是在涉及混淆或对抗性构造合约的真实场景中。包括HybridVulDetect在内的集成模型越来越受到青睐，被部署在高风险、生产级别的智能合约审计管道中。它们整合不同学习信号的能力增强了对不断演变的攻击模式的抵抗力。因此，它们在检测准确性和运营效率之间提供了平衡的权衡，使其成为持续安全监控的理想选择。

3. 比较与评估

本节对第2节中讨论的基于人工智能的漏洞检测模型进行了比较评估。虽然每种方法（从机器学习到混合模型）都有其独特的优势，但在性能指标、可解释性、可扩展性和计算效率方面也存在差异。这些模型的性能通过常见的分类指标（如精确率、召回率、F1-score和准确率）进行评估，评估结果依赖于先前研究中使用标准基准数据集记录的结果。此外，还考虑了解释性和实时适用性等定性方面，这对于实际部署至关重要。本分析旨在帮助研究人员和专业人员选择最适合与智能合约安全相关的不同应用的模型。

3.1. 性能指标

为了评估智能合约中基于人工智能的漏洞检测模型，通常使用标准分类指标：精确率（precision）、召回率（recall）、F1分数（F1-score）和准确率（accuracy）。这些指标对于理解模型不仅在多大程度上是正确的，而且在何处成功或失败至关重要，这在智能合约审计等高风险领域尤其重要。

精确率表示模型识别出的漏洞中有多少是真正正确的，代表了所有报告为阳性的结果中真阳性的比例。高精确率对于避免大量误报使开发者不堪重负至关重要。召回率衡量的是发现所有实际漏洞的能力，从而最大限度地减少假阴性。在安全性方面，遗漏一个真正的漏洞可能会导致巨大的经济损失。F1分数是精确率和召回率的调和平均值，当假阳性和假阴性之间存在权衡时，它提供了一个平衡的指标。准确率反映了模型在总体上做出正确预测的频率，但在数据集不平衡的情况下，例如当易受攻击的合约与安全的合约相比很少时，它可能会给人一种错误的性能感。因此，通常将其与F1分数一起考虑，以进行更平衡的评估。这些指标共同确保对模型在受控和真实场景中的性能有细致的理解。

基于Transformer的模型，包括SmartBERT [13]和SolTrans [14]，实现了>0.90的F1分数，优于传统的CNN模型。基于GNN的模型，例如ContractGraph [10]和SolGraph [12]，提供了更好的可解释性和结构鲁棒性。

3.2. 可解释性指标

在智能合约漏洞检测中，可解释性和可理解性至关重要，因为开发者和审计人员必须理解模型为何将合约标记为存在漏洞。用于评估可解释性的常用指标和工具包括注意力权重可视化、显著性图和特征归因得分。

对于 Transformer 模型和基于注意力机制的 GNN，注意力图有助于精确定位对预测贡献最大的特定 token 或节点。显著性图提供基于梯度的见解，突出显示对输出影响最大的输入。特征归因，例如 SHAP 或 LIME 分数，有助于量化各个特征或指令的贡献。

选择这些可解释性工具不仅是为了可解释性，而且是为了建立开发人员的信任，实现调试，并确保在DeFi和企业区块链环境中的监管合规性。当人类审查员能够透明地理解和验证模型的决策时，模型的效用就会增加。

GNN模型提供了更好的透明度，其中节点和边突出了漏洞流[10]，[12]。Transformer模型通过注意力头提供了一些可解释性，但需要仔细分析[13]。

在图6中，包括msg.sender、require和transfer在内的token受到了更高的关注，表明它们对于模型的预测至关重要。

3.3. 计算效率

在评估基于人工智能的智能合约分析工具的实用性时，计算效率是一个关键因素，尤其是在大规模部署或实时审计环境中。诸如随机森林和浅层神经网络之类的轻量级模型具有较低的推理时间和适度的内存占用

图 6. 智能合约代币的注意力可视化示例

消耗，使其适合集成到 IDE 插件或链上验证工具中。然而，包括 transformers 和 GNN 在内的更复杂的模型，由于深度架构、自注意力机制或迭代消息传递，需要明显更高的计算资源。

这种准确性和延迟之间的权衡非常重要。

虽然包括SmartBERT在内的基于Transformer的模型提供了卓越的性能，但它们更适合离线批量分析。相比之下，混合或集成模型可以通过结合快速和慢速学习器来优化性能。在选择用于生产级漏洞检测流水线的模型时，根据推理时间,GPU/CPU使用率以及跨合约大小的可扩展性来评估模型至关重要。

包括 Sereum [5] 在内的轻量级模型实现了实时检测，但推理深度有限。另一方面，Transformer 模型提供了深刻的语义理解，但将每个合约的推理时间增加到 3-4 秒。

表1. 基于人工智能的漏洞检测方法的性能和效率比较

表1展示了用于智能合约漏洞检测的最先进的基于人工智能的模型的实验比较。每个方法都使用标准化数据集（如SmartBugs）和来自EtherScan的精选合约样本，在关键性能指标（包括精确率、召回率、F1分数、准确率和推理时间）上进行评估。

本次评估不仅突出了每种方法的检测准确率，还突出了它们的计算成本，这对于实时或大规模部署至关重要。具有高 F1 分数和低推理时间的模型在有效性和效率之间提供了最实用的平衡。

4. 案例研究

4.1. The DAO 黑客事件 (2016)

2016年的DAO攻击事件仍然是区块链安全领域最臭名昭著的事件之一，导致损失了近6000万美元的以太币。被利用的核心漏洞是DAO智能合约提款功能中的重入漏洞。具体而言，该合约允许在发送者的余额更新之前进行递归调用，使攻击者能够通过循环执行相同的提款逻辑来反复耗尽资金。这一漏洞突显了早期智能合约开发实践中的一个关键弱点，即不充分的保障措施和状态更新的排序使合约容易受到攻击。现代基于人工智能的异常检测器，特别是那些利用动态分析模型（包括Sereum [5]）或基于图的模型，现在能够通过跟踪执行路径和识别未受保护的外部调用来标记此类漏洞。

DAO 黑客事件不仅暴露了去中心化代码的技术风险，还促使以太坊社区采取更严格的开发标准，并最终导致了创建以太坊经典的硬分叉。

4.2. Parity钱包事件（2017年）

2017年的Parity钱包事件涉及多重签名钱包合约中的一个严重漏洞，导致价值超过1.5亿美元的以太币永久无法访问。根本原因是库合约中一个未受保护的initWallet函数，任何人都可以调用该函数来重新初始化所有权。一位用户意外地执行了此函数，从而获得了所有权，并随后调用了selfdestruct函数，该函数删除了许多其他钱包共享的核心库逻辑。结果是灾难性的。所有依赖的钱包都立即被冻结。此事件突显了使用缺乏严格访问限制和适当安全机制的库合约相关的风险。

现今，基于人工智能的漏洞检测器，特别是那些结合了静态分析模型（包括MadMax [6]）和基于Transformer的代码理解的检测器，能够更好地标记此类问题，它们可以通过识别暴露的初始化函数和selfdestruct调用的存在等模式来实现。该事件仍然是一个警示性的例子，说明智能合约设计中的一个疏忽可能导致无法挽回的经济损失。

4.3. 安全合约模板

安全合约模板指的是经过严格审计、可重复使用的智能合约组件，旨在减轻常见类型的漏洞。这些模板通常遵循最佳编码实践，包含防御性编程技术，并经过形式化验证或静态分析，以确保其稳健性。OpenZeppelin等领先平台提供了一个广泛使用的安全模板库，用于包括ERC-20和ERC-721代币、所有权模型、访问控制和可升级代理等功能。通过抽象复杂的或容易出错的逻辑，如重入保护、算术检查和权限层级结构，开发人员可以避免重新发明易受攻击的机制。

模板通过封装经过验证的安全逻辑来帮助最大限度地减少潜在的漏洞，同时通过展示合约设计的最佳实践来提供指导。它们的模块化促进了可组合性，从而更容易在坚实的基础上构建更大的去中心化应用程序（dApps）。许多基于人工智能的审计工具也将标准模板的使用视为风险较低的信号，从而加强了它们在开发和检测管道中的价值。包括 ContractGraph [10] 在内的基于 GNN 的模型已成功地使用 CFG 结构分析验证了这些模板中的安全与易受攻击的分支。

表2总结了案例研究，概述了不同智能合约漏洞检测方法中的漏洞类型、使用的模型和结果。

表2. 案例研究汇总表

5. 数据集描述

5.1. SmartBugs数据集

SmartBugs数据集是一个真实智能合约的基准集合，专门用于评估漏洞检测工具。它包括从诸如EtherScan和GitHub等已验证来源提取的Solidity合约，每个合约都标注了已知的漏洞。该数据集涵盖了一系列常见的缺陷类型，包括重入漏洞、整数溢出和访问控制问题，使其成为训练和基准测试基于人工智能的模型的可靠基础。SmartBugs中的合约根据已建立的静态分析器的结果进行标记，从而实现监督学习和比较评估。其结构化的格式和漏洞的多样性使其成为智能合约安全领域学术研究和工具开发的首选数据集。它被广泛用于训练CNN模型，包括SmartEmbed [7]和基于注意力机制的模型，例如VulnSniffer [9]。

5.2. EtherScan数据集

EtherScan数据集由通过EtherScan浏览器从以太坊区块链上抓取的智能合约组成。与经过整理的数据集不同，EtherScan提供了大量且多样化的、部署在生产环境中的真实合约集合。虽然它通常缺乏明确的漏洞标签，但它为无监督学习、异常检测和AI模型的预训练提供了有价值的原始材料。研究人员经常使用EtherScan数据来模拟真实条件、测试可扩展性，并评估大规模检测管道中的误报率。其数量和多样性使其特别适用于在易受攻击和不易受攻击代码的自然不平衡分布上微调模型。包括ContractGraph [10]在内的GNN模型使用它来生成真实世界的CFG。

5.3. SolidiFI-基准测试

SolidiFI-Benchmark数据集是一个精心策划的智能合约套件，专门用于评估漏洞检测工具的精确性和可靠性。它包含智能合约的有缺陷版本和修正版本，能够详细评估工具区分不安全代码和安全代码的有效性。

该数据集侧重于定义明确的漏洞类别，例如重入漏洞、算术问题和未检查的外部调用，从而为测试检测准确性提供了一个受控环境。SolidiFI-Benchmark 特别适用于在一致的条件下对符号执行引擎、静态分析器和 AI 模型进行基准测试。其平衡的结构和带注释的真实数据使其成为评估模型性能中召回率和假阳性率的理想选择。

表3对各种智能合约漏洞数据集进行了比较概述，重点介绍了在大小、标注方法、合约来源、用例以及文献中涵盖的漏洞类型方面的差异。

表3. 智能合约漏洞数据集比较

6. 结论

基于人工智能的技术已经显著地改变了智能合约漏洞检测领域。诸如人工代码审查或形式化验证等传统方法难以随着部署在以太坊等区块链平台上的智能合约日益增长的复杂性和数量而扩展。

本文分析了最新的方法：机器学习模型（例如，Sereum中的随机森林[5]）提供轻量级、快速但语义深度较低的检测能力。深度学习模型（例如，SmartEmbed [7]、VulnSniffer [9]）可自动进行特征提取并增强序列模式识别。图神经网络（例如，ContractGraph [10]、SolGraph [12]）通过在控制流图和交易图上运行来带来结构性见解，从而提供卓越的可解释性。基于Transformer的架构（例如，SmartBERT [13]、SolTrans [14]）已显示出最先进的准确性，可在token和语义级别捕获丰富的上下文信息。混合集成模型（例如，DeepSolid [15]、HybridVulDetect [16]）结合了多个系列的优势，从而最大限度地提高了跨异构合约的检测性能。

尽管取得了这些进展，但仍存在若干挑战，包括可解释性、数据集质量和泛化能力。大多数模型，尤其是transformers，仍然像黑盒一样运作。公共数据集通常较小、不平衡或缺乏真实世界的部署条件。在Solidity上训练的模型可能不容易转移到其他语言，包括Vyper或跨链环境。

总之，人工智能驱动的漏洞检测为大规模保护智能合约提供了最大的希望；然而，未来的研究必须解决可解释性、适应性和现实部署的稳健性问题。