一种基于专家规则与序列化建模的智能合约漏洞检测方法

摘要

本发明公开了一种基于专家规则和序列化建模的智能合约漏洞检测方法，实现了智能合约重入漏洞的自动检测，具体包括：制作智能合约源码数据集；对智能合约数据集进行案例分析；智能合约的合约序列块转换方法；利用向量转换工具，将合约序列块映射为向量；利用专家规则自动提取工具，提取重入漏洞专家规则；构建前向神经网络和双向长短时记忆模型进行学习和训练，得到高表达性的向量集；构建分类器模型进行学习和训练，将前向神经网络和双向长短时记忆模型提取的专家规则以及合约序列块的特征向量集输入分类器模型，输出重入漏洞检测结果；该方法填补了当前基于专家规则和深度学习的智能合约安全漏洞检测方法的空缺，具有良好的实用价值和借鉴意义。