基于回声状态网络的智能合约漏洞检测方法

作     者：刘春霞 徐晗颖 高改梅 党伟超 李子路 LIU Chunxia;XU Hanying;GAO Gaimei;DANG Weichao;LI Zilu

作者机构：太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024 

出 版 物：《计算机应用》 (journal of Computer Applications)

年 卷 期：2025年第45卷第1期

页      面：153-161页

学科分类：0839[工学-网络空间安全] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：山西省应用基础研究计划项目(202203021221153) 

主　　题：漏洞检测 智能合约 回声状态网络 迁移学习 区块链 

摘      要：区块链平台上的智能合约是为链上各方提供安全可信赖服务的去中心化应用程序,而智能合约漏洞检测能确保智能合约的安全性。然而,现有的智能合约漏洞检测方法在样本数量不均衡和语义信息挖掘不全面时,会出现特征学习不足和漏洞检测准确率低的问题,而且,这些方法无法对新的合约漏洞进行检测。针对上述问题,提出一种基于回声状态网络(ESN)的智能合约漏洞检测方法。首先,根据合约图,对不同语义、语法边进行学习,并利用Skip-Gram模型训练得到特征向量;其次,结合ESN和迁移学习,实现对新合约漏洞的迁移扩展,以提高漏洞检测率;最后,在Etherscan平台搜集的智能合约数据集上进行实验。实验结果表明,所提方法的准确率、精确率、召回率和F1分数分别达到了94.30%、97.54%、91.68%和94.52%,与双向长短时记忆(BLSTM)网络、自注意力机制的双向长短时记忆(BLSTM-ATT)相比,所提方法的准确率分别提高了5.93和11.75个百分点,漏洞检测性能更优。消融实验也进一步验证了ESN对智能合约漏洞检测的有效性。