关键词： 区块链   智能合约   漏洞检测   代码表示学习   图神经网络  

摘要： 智能合约是一种运行在区块链上的软件,承担着区块链上加密货币交易、加密资产管理和加密货币发行等多种功能。作为一种较新的软件类型,其开发者通常缺乏成熟的智能合约开发经验,容易在智能合约开发过程中引入漏洞。鉴于智能合约代码一旦部署上链后便难以更改,并且管理着价值巨大的加密资产,其存在的漏洞会使区块链用户遭受巨大经济损失。因此,如何辅助开发人员和用户进行智能合约漏洞检测,从而避免部署或使用存在漏洞的智能合约已成为近年来的研究热点。尽管现有智能合约漏洞检测方法已经取得了一定成效,但仍存在不足。首先,智能合约漏洞与合约代码内多种语法及语义特征相关,而现有方法未能充分表示和学习这些相关特征。其次,智能合约内部漏洞无关代码片段所含噪声会干扰漏洞特征的表示和学习。再者,现有方法较粗的漏洞检测粒度影响其应用便利性。最后,现有方法忽略了智能合约内漏洞相关跨函数语义的识别。本文围绕上述问题,展开了以下四项具体工作: (1)针对现有方法存在的漏洞相关特征表示学习不充分问题,本文提出一种基于联合代码图表示学习的智能合约漏洞检测技术。该方法通过结合智能合约代码对应抽象语法树、控制流图和程序依赖图构建联合代码图以表示合约内部多种语法和语义特征,并利用漏洞语法特征和程序切片技术去除联合代码图中漏洞无关片段。在联合代码图的基础上,该方法利用双向门控图神经网络学习智能合约代码各语句对应语法特征和上下文语义特征,并通过构建混合注意力图池化层提取代码图中局部和全局特征进行漏洞检测。实验结果表明该方法在智能合约漏洞检测任务上的准确率可达89.2%,召回率可达92.9%,均超过基线方法。 (2)针对现有方法漏洞检测粒度较粗的不足,本文提出一种基于代码异构特征的细粒度智能合约漏洞检测方法。本方法采用代码图表示学习方法,将漏洞检测任务转化为图节点二分类问题,利用智能合约代码中各条语句包含的树结构语法特征和图结构语义特征实现语句粒度智能合约漏洞检测。为了充分表示并学习智能合约代码中各语句包含的树结构语法特征和图结构语义特征,本方法设计并构建异构代码图。在该代码图表示中,各节点内容为单条语句对应完整抽象语法树,图各边为语句间多种语义关系。通过保持各语句对应抽象语法树的树结构,并利用语句间语义关系连接各语句对应抽象语法树,本方法所构建的异构代码图能有效地保留各条语句对应语法和语义特征之间的异构性。在异构代码图基础上,本方法结合Tree-LSTM模型和图神经网络进行合约各语句所包含异构语法和语义特征学习。本方法通过充分学习智能合约各语句相关特征,从而实现语句粒度智能合约漏洞检测。实验结果表明该方法在语句粒度智能合约漏洞检测任务上的准确率可达91.4%,召回率可达89.7%,均超过基线方法。 (3)针对现有方法忽略漏洞相关跨函数语义特征识别的不足,本文提出一种基于领域知识的智能合约重入漏洞检测方法。智能合约重入漏洞由漏洞入口函数和重入函数两部分组成,检测此类漏洞依赖跨函数漏洞语义识别。本方法首先利用智能合约技术标准相关知识识别合约代码内潜在的重入漏洞相关入口函数和重入函数。基于识别出的漏洞潜在入口和重入函数,本方法利用污点分析技术追踪这些函数中状态变量相关数据流,从而识别这些重入漏洞相关函数之间的跨函数语义及其入口函数执行对重入函数的影响,从而实现智能合约重入漏洞的检测。实验结果表明该方法在两个智能合约重入漏洞数据集中均检测出最多漏洞样本,检测效果好于基线方法。 (4)针对现有方法在代码特征表示学习时受到漏洞无关噪声干扰的问题,本文提出一种基于交易语义的庞氏骗局智能合约检测方法。基于智能合约实现的庞氏骗局应用是区块链上最常见骗局合约应用之一,且此类智能合约应用代码中与庞氏骗局语义相关代码片段分布较为稀疏,如何充分表示其代码中庞氏骗局相关语义同时缓解无关噪声干扰是检测此类骗局合约的关键。本方法首先注意到庞氏骗局智能合约应用的本质特征为其代码内部“拆东墙补西墙”的交易模式。为充分表示此类合约内庞氏骗局交易模式相关特征同时避免其他无关信息干扰,本方法利用程序切片技术提取智能合约代码内部交易相关代码片段,并将其构建为交易属性图作为代码表示。其次,为学习交易属性图包含语义特征,本方法构建关系敏感图神经网络,结合语句上下文特征及语句间语义关系特征进行代码图特征学习和庞氏骗局智能合约检测。实验结果表明该方法在庞氏骗局智能合约检测任务上的准确率可达90.4%,召回率可达88.3%,均超过基线方法。

关键词： 合同法   智能合约   法律属性   适用规则  

摘要： 智能合约是建立在区块链技术之上的创新应用，而区块链作为一种革命性的数据存储和网络架构，以其去中心化、交易匿名性及数据的高度不可篡改性著称。正是基于这些特性，智能合约得以实现其内容的代码化编写、交易主体的匿名处理、交易的自动执行以及合约内容的不可更改。这些技术特点为智能合约开辟了广阔的应用前景，在交易和金融领域尤为突出。然而智能合约的技术特点也使其与传统合同在订立、履行、效力认定等方面存在较大差异，理论界也因此对智能合约的法律属性及其适用产生了较大争议，有鉴于此，对智能合约的研究就需从智能合约的运行逻辑入手，区分其交易模式，在智能合约的底层代码中找寻当事人的意思表示，并进而论证智能合约的法律属性，同时详细阐述智能合约应当如何适用相关规则。　　本文的结构安排如下:鉴于区块链和智能合约的技术复杂性，以及这些技术要素对智能合约与合同法契合度的决定性影响，第一部分将深入探讨智能合约的应用场景和运行机理，重点阐述其技术特性，为后续探讨智能合约的属性和合同法应用奠定基础。第二部分将综述学术界对智能合约法律属性的不同见解，如计算机程序说、第三方托管说、担保说和合同说，揭示其法律属性界定的困境。同时结合当前司法实践中的案例，分析智能合约在适用合同法时的挑战，比如智能合约严重限制了当事人的意思表示，而且在智能合约部署完成后难以适用变更和解除规则，此外在效力认定方面也存在适用困境。在第三部分，本文针对智能合约的法律属性问题，主要分析智能合约的法律属性。通过对比智能合约与传统合同的异同，抓取其中的关键要素，以意思表示为核心，进而论证智能合约的合同属性。第四部分则是针对智能合约的特殊之处，结合《民法典》及域外立法经验，探究智能合约在订立、履行、效力上的合同法适用，首先是明确智能合约成立的时间节点和地点并分析智能合约订立所必备的要件;其次主要从合同履行抗辩权和情势变更制度两个方面阐释智能合约在履行阶段的合同法适用;最后是确定智能合约的生效时间和生效要件，并确立智能合约在存在效力瑕疵的情形下的合同法适用规则。

关键词： 智能合约   BERT   漏洞检测   区块链  

摘要： 智能合约作为区块链技术的关键组成部分,近年来在多个领域都得到了广泛应用。基于去中心化服务和自动执行合约条款,智能合约大大提高了交易的效率和透明度。然而,随着智能合约应用场景的不断扩展,其安全性问题也逐渐显露,这些问题可能导致重大财产损失。因此,开发有效的智能合约缺陷检测方法具有重大实际意义。传统的漏洞检测方法,如形式化验证、符号执行等技术,虽然在一定程度上有效,但它们的自动化程度较低,基于机器学习的检测方法也往往面临这精度不佳的问题,特别是在面对复杂智能合约时,这些方法难以全面地识别漏洞。近年来,深度学习技术的发展为智能合约安全检测提供了新的思路,特别是预训练模型BERT技术,为智能合约漏洞检测提供了新的方法。 本研究提出了一种基于BERT模型的智能合约漏洞检测方法,该方法通过整合源代码、操作码、控制流图(CFG)等多维度信息,采用深度学习技术进行特征融合,以理解智能合约的深层次语义,并进行高效的漏洞检测。此外,为进一步提升智能合约漏洞检测的效率,本文基于BERT模型进行了适应性改进,提出了TAF-BERT方法。通过使用本文提出的双层表征方式,结合嵌入了注意力层和全连接层之后的双层BERT模型,在一定程度上提高了智能合约安全漏洞的检测的准确性。 为了验证本文所提方法的有效性,本研究通过收集大量真实合约样本,并在此基础上进行文本化处理和特征提取,设计了一系列实验来验证所提方法的有效性。实验结果表明,与Oyente、Mythril等检测工具相比,本研究提出多维表征方法有效提升了现有深度学习模型在智能合约安全漏洞检测的有效性,而改进的TAF-BERT模型在准确率、精确率和召回率等方面都有一定的提高。实验结果还证明了基于深度学习的智能合约漏洞检测方法在多项评估性能指标上都较传统方法有一定的提升。

关键词： 数字作品   NFT   版税   智能合约   追续权   格式条款  

摘要： 目前数字作品NFT交易中普遍存在“版税”分成机制，铸造人可以从数字作品的二次交易中根据销售金额持续获得一定比例的“版税”。究其实质，“版税”分成机制中的“版税”与我国法律中的版税不是同一范畴，功能效果上属于《著作权法》中未明确规定的追续权。智能合约是“版税”分成机制的底层技术，作为合同的执行机制，引入“版税”分成机制的智能合约破坏了数字作品市场交易的平衡，正当性不足。因此，对于包含“版税”分成机制的智能合约，当下应通过《著作权法》和《民法典》否定相应格式条款的法律效力，未来可在立法层面扩张发行权一次用尽原则的适用范围，明确规定平台企业对智能合约进行初步审查以排除“版税”分成机制使用的法定义务。

关键词： 去中心化自治组织   区块链   智能合约   平行智能理论   治理机制  

摘要： 去中心化自治组织（DAO）的兴起，为传统的社会协作关系带来全新的可能性，而DAO组织的核心驱动力和权利基础就在于其创新的运作机制。然而，DAO作为一个同时具有社会复杂性和工程复杂性的复杂系统，其机制需要能够动态适应不断变化的外部环境，这同时也是其面临的巨大挑战。传统的自上而下的设计方法并不能有效解决这些问题。循环因果理论将复杂系统的运作视作是一个持续演化的动态过程，从而为解决以上问题提供了新的视角。因此，基于平行智能理论和循环因果理论，提出一种用于DAO机制设计和验证的工程方法。在这种方法中，采用了计算机辅助复杂自适应系统的动态设计工具（cad2CAS）简化DAO机制的设计，并使用复杂自适应系统的计算机辅助动态设计系统（cas CAD2）验证和引导这些机制，从而建立一个因果循环。通过提出这种方法，希望能提高DAO治理系统的效率、安全性和适应性，为更加鲁棒和弹性的去中心化组织发展奠定基础。