关键词： 智能合约   安全分析   漏洞检测   粒子群优化算法   多模态特征融合  

摘要： 近年来,随着区块链技术的快速发展,智能合约的安全问题也逐渐凸显,成为了备受关注的焦点。与传统程序不同,智能合约一旦部署就无法修改,一旦存在漏洞,便难以弥补。因此漏洞检测至关重要。然而,现有检测方法大多依赖专家规则,效率低下且扩展困难,智能合约漏洞检测更是过度依赖单一技术手段,局限于源代码分析,缺乏对智能合约其他层面的全面检测。针对这一系列问题,本文创造性地提出一种基于粒子群优化算法和多模态特征融合技术的智能合约漏洞检测方案。该方案能高效检测多种安全漏洞,且具有更强的自主性和可扩展性,为智能合约安全提供了全面且高效的保障。主要研究成果如下: (1)本文首先深入分析了智能合约的安全漏洞,如可重入漏洞、整数溢出漏洞等,通过对这些漏洞原理的详细解读,构建了实际场景以展示其潜在危害。同时,提出了针对性的安全预防策略,从根本上降低漏洞风险,为未来的安全防范工作提供有力的支撑。 (2)本文提出了一种创新的智能合约漏洞分析检测方法,该方法将粒子群优化算法与多模态特征融合技术巧妙地结合在一起。在检测过程中,通过运用切片技术,成功减少了无关代码对检测结果的干扰,使得分析更加精准。同时,使用规范化技术有效降低了编译器版本差异对检测结果的影响,增强了检测结果的稳定性和可靠性。并且,设计的无监督图嵌入算法有效捕捉了函数的结构信息,消除了因编译器快速发展带来的字节码多样性和噪声代码干扰,为后续检测工作提供坚实保障。此外,采用粒子群优化算法与XPath规则库相结合,精确评估了待检测合约与已知危险合约的相似度,大幅减少了误报和漏报。最后引入多模态特征融合技术,融合了静态分析、动态分析和符号执行等多种特征,全面揭示了合约的特征和行为,提高了漏洞检测的准确性、有效性和实用性。 (3)本文不仅进行了理论探讨,还成功将方案付诸实践,开发出一款针对Solidity源代码的智能合约漏洞检测工具,其强大的可扩展性不仅验证了理论方案的实用性,也证明了其有效性。并采用实验手段对所提出的方法进行了验证,相较于目前已知的漏洞检测方法,该方法在准确性上有显著提升,并大幅降低了误报和漏报的数量。这一工具的实现对智能合约的安全分析具有重要意义,为开发者和研究人员提供了有力工具,助力他们有效检测和防范智能合约的安全漏洞。 本文的研究成果可以为智能合约的安全保障提供有力支持,具有重要的理论和实践意义。同时,本文所提出的基于粒子群优化算法和多模态特征融合技术的智能合约漏洞检测方案可以为其他类似的安全问题提供一种新的有效解决方案。

关键词： 区块链   智能合约   改进的GRU网络和RF算法   数据集预处理  

摘要： 智能合约是区块链技术的重要应用之一,被部署在区块链上实现去中心化的交易和资产管理。然而,由于智能合约存在漏洞,不仅会导致用户的资产被盗造成重大财产损失,还会导致合约被篡改从而引发严重的安全问题。因此,智能合约漏洞检测成为当前备受关注的研究方向。目前,区块链智能合约漏洞检测面临两大挑战:一是检测类型数量少,二是检测效率低下。为了应对这些挑战,研究增加智能合约漏洞检测类型并提升智能合约漏洞检测效率至关重要。因此,本文提出了一种增加检测漏洞类型且高效的智能合约漏洞检测方法。 针对智能合约漏洞检测类型数量少以及缺少统一智能合约漏洞数据集的问题,本文深入研究了智能合约中常见的可重入、时间戳依赖、整数型溢出、交易顺序依赖、交易授权、未检查的发送和未处理的异常7种类型的漏洞,之后通过智能合约源码采集、转换词向量和数据预处理等操作,把研究的7种漏洞类型分别构建了7个具有三千多条数据的数据集,并将其命名为数据集SC-7,以提高漏洞检测的种类数量和准确率。 针对智能合约漏洞检测存在检测效率低的问题,本文提出一种基于改进的GRU-RF智能合约漏洞检测算法,该算法由融合了分离注意力机制的门控循环神经网络(Gated Recurrent Unit,GRU)和随机森林算法(Random Forest,RF)两部分组成。本文首先使用改进的GRU网络和RF算法分别对智能合约漏洞进行特征提取,再将提取出的特征进行融合,之后送入漏洞检测层。实验结果表明,本文的GRU-RF神经网络算法模型在数据集SC-7上表现良好,检测准确率最低为95.78%、最高可达98.79%。与之前的算法模型相比,在检测效率上提高6%左右,漏洞类型上平均增加3种,验证了本文所提算法的可行性和优越性。

关键词： 孤岛态微电网   可靠能源调度策略   可搜索加密   区块链   智能合约  

摘要： 孤岛态微电网中的能源调度对指导供、用电和提高能源效率等方面至关重要,但是大多数现有的调度策略没有考虑能源的可靠性。事实上,不同类型的能源具有不同的供应稳定性,能源需求方的需求程度也不同,应当支持用户发起能源请求时可以按照供应稳定性选择希望被供应的能源类型以及按照用户选择向其供应相应的能源,实现按照能源类型分类进行供应的可靠能源调度。此外,可靠能源调度所依托的调度数据在传输过程中容易遭受数据完整性攻击,但是现有针对数据传输的数据完整性攻击防御方案无法兼顾机密性和效用性。因此,本文针对以上问题进行了研究,具体的研究内容包括: （1）提出孤岛态微电网内考虑可靠性的能源调度策略（An Reliability-Aware Energy Scheduling Strategy within Islanded Microgrids,RAEDS-IM）。首先,将能源分为传统能源、储能和新能源,微电网中心控制器（Micro-grid Control Center,MGCC）分别在对应种类的能源服务器中进行调度,并引入对应能源种类的供应可靠程度R1,R2,R3与能源需求程度N1,N2,N3。MGCC使用多能源贪心调度算法（Multi-energy greedy scheduling,MGC）根据能源需求程度、供应可靠程度以及供需能源数量等调度信息进行能源调度,确保能源需求程度大的需电方优先获得供应可靠程度大的供电方供应的能源。其次,本文使用BC-PAEKS算法（Based on exchange-key Public key authenticated encryption with keyword search,BC-PAEKS）与非对称加密算法对调度数据进行加密生成调度数据密文与可搜索密文,使得在数据传输过程中的转发节点（智能电表或本地控制器）可以在保证调度数据机密性的同时,基于有限的关键字信息进行匹配,匹配成功后做出最合适的转发决策,发挥其效用性。由于转发智能电表资源有限,本文引入联盟链模块部署在转发节点,转发节点只需将可搜索密文发送到联盟链模块并接收返回结果即可。最后,本文基于仿真实验验证了RAEDS-IM策略的有效性与高效性。 （2）提出基于以太坊的可靠能源调度系统。因为转发智能电表容易被俘获可能不能正常运行的特性,使用以太坊代替转发节点,将研究内容（1）中“源节点量测并加密-转发节点匹配并转发-MGCC获取数据并解密”的数据传输过程,转变为“源节点量测、加密并将数据上传至以太坊-以太坊智能合约匹配-MGCC从链上获取数据并解密”,保证交由以太坊智能合约执行的可搜索加密匹配式正确有效的执行。MGCC从链上获取数据并解密后执行研究内容（1）中提出的可靠能源调度算法MGC,实现兼顾机密性和效用性的可靠能源调度。首先,本文对系统各实体功能进行需求分析后进行了详细设计。其次,本文采用Truffle框架实现与以太坊的交互,并使用solidity编写智能合约执行可搜索匹配式。最后,通过展示能源调度、数据上链等功能页面验证了本系统的有效性。

关键词： 智能合约   版权保护   软件水印   代码混淆  

摘要： 区块链技术已渗透到市场经济和社会治理的各个领域。其中,智能合约作为区块链技术的组成之一,其满足预定条件即自动执行的特点,使得各个领域如数字货币、金融交易、数字政务都可实现更高效、更可靠的运作。但最近的研究表明,智能合约存在着大量的代码重用和代码抄袭现象。为了打击这种现象,关键举措是利用软件水印技术研究出针对智能合约的版权保护技术。但现有的技术暴露了以下问题:一方面,现有水印技术难以在智能合约中隐藏,因为智能合约在区块链运行需要消耗费用的机制限制了智能合约的代码体积,所以导致了恶意的敌手更容易通过逆向工程分析智能合约代码并操纵水印;另一方面,嵌入水印可能增加智能合约的运行成本,因为智能合约在运行时会根据操作码计算消耗从而花费成本,如果嵌入的水印增加了运行成本,会导致开发者需要在版权保护和运行成本两者之间权衡。因为上述的问题得不到解决,导致目前缺少完备性的智能合约原创性验证和版权保护方案。现有的研究或增强了智能合约剽窃的难度,但不足以验证一个智能合约是否为原创,也没有增强智能合约被攻击后的弹性。针对上述问题,本文基于软件水印技术的智能合约版权保护技术展开研究。主要贡献如下: (1)基于代码混淆的智能合约水印算法。传统的软件水印技术通常利用源程序结构复杂的特点,将水印进行编码并嵌入到难以分析的代码结构中。增强敌手对源程序进行静态分析的难度。但智能合约相对其他语言的代码体积会更小,结构更为简单,所以难以在智能合约中隐藏水印。为此,本文提出了一种基于代码混淆的智能合约水印算法。首先,利用智能合约的操作码作为智能合约的唯一特征构建水印。其次,采用控制流混淆算法并提出一种新颖的布局混淆算法进行水印的嵌入,增强水印的隐蔽性和分布性。并结合完整性保护方案和盗版追溯方案以促进水印算法在实际场景中的应用。最后,在真实数据集Ethereum-smart-contract上进行了相关实验,以评估所提出的方法。实验结果表明基于控制流混淆的方法会对智能合约的运行造成10～20%的影响,基于布局混淆的方法在性能上不会对智能合约有影响。所提出的算法能够在性能方面开销提升可接受的范围内抵御多种水印攻击,保护智能合约版权。 (2)基于零代码的智能合约水印算法。传统的软件水印算法在提取水印时通常需要提供真实的水印位置。对水印的安全造成很大的威胁,因为无法保证水印位置是否会被泄露。此外,传统的软件算法在嵌入水印的过程中,会侵入式地引入额外的代码,对于智能合约而言可能会增加其运行成本。为此,本文提出了一种基于零代码水印算法的智能合约水印算法。首先,利用智能合约源码本身的结构进行统计学分析。其次,根据统计学的分析结果用户介入构建水印。并提出一个可信的版权认证中心注册水印,并将水印进行加密将版权所有者密钥授予用户。最后,在真实数据集Ethereum-smartcontract上进行了相关实验以评估所提出的方法,实验的综合数据表明在最坏情况下水印检测率超过50%,篡改检测率达100%。所提出的算法能够不会提升智能合约运行开销的基础上保护智能合约版权同时实现篡改检测。

关键词： 智能合约   差分测试   Solidity编译器   合约生成  

摘要： Solidity是一种新兴的编程语言,专门设计用于简化智能合约的开发,在支撑不断增长的区块链交易中发挥着关键作用。到目前为止,大约有5000万个合约部署在以太坊上,为跨多领域的分散应用程序提供了基础层,包括加密货币钱包、金融服务、社交和游戏等。智能合约的源代码必须经过其语言处理器(即Solidity编译器)处理,以便能够在区块链上部署和调用。如果编译器存在缺陷,可能导致智能合约的错误执行或安全问题,恶意攻击者可以利用这些问题攻击合约,造成资金损失或数据泄露等严重后果。因此,确保编译器本身的无缺陷性或正确性至关重要。 模糊测试是一种对软件的稳定性与安全性进行测试的技术,被广泛认可为发现常规软件程序和编译器基础设施中潜在错误或缺陷的最有效方法之一。尽管已经对更传统的语言处理器(如C和Java的编译器,以及Python和Java Script的解释器)进行了广泛的模糊测试研究,但对于这种新兴的、快速迭代的且经济性极强的Solidity编译器模糊测试的相关研究却寥寥无几。因此,本研究受深度神经网络强大的学习能力的启发,首次提出了将基于深度学习生成模型融合到Solidity编译器模糊测试中的方法,用于探索Solidity编译器中可能存在的缺陷。本研究的主要工作体现在以下两个方面: (1)提出融合神经代码生成和突变的Solidity智能合约自动生成方法。首先,该方法的主要组件是一个基于Transformer的智能合约生成模型。通过对收集的合约源代码进行预处理构建了合约语料库,并采用基于字符级的切分方法对语料库中的合约进行切分,以获取训练样本驱动Transformer模型实施有监督学习,进而获取到基于Transformer架构的合约生成模型。然后,采用语义编码和聚类构建初始种子池,并使用生成模型集成精心设计的生成策略和细粒度突变策略,基于种子合约去自动生成高质量测试合约。最终,实验结果表明,这些设计使得生成模型在生成合约时达到了90.8%的语法有效性,并显著提高了代码的多样性和覆盖率。 (2)提出基于差分测试的Solidity编译器缺陷检测方法。该方法是对差分测试的一种改进,旨在对Solidity编译器进行全面的测试。首先,对生成合约使用0.4.24版本的编译器进行编译,自动捕获并解析编译信息,检测编译器内核错误。对编译通过的生成合约,通过建立本地化的以太坊虚拟机执行环境,进行执行并对各种指标(包括Gas消耗,操作码大小和计算结果等)进行了细致的记录和对比分析,检测编译器优化错误。然后,根据每份生成合约的具体检测结果,计算其对应的有趣分数,从而进行种子池的自动更新。最后,通过三个月时间的研究测试,六个编译器内核错误和许多的编译器优化错误被依次的发现,充分反映了本研究方法在发现Solidity编译器错误方面的出色表现。

关键词： 区块链   区块链智能合约   合同法  

摘要： 区块链技术的蓬勃发展使智能合约的构想得到进一步实现。区块链技术为智能合约提供了底层技术支撑,使区块链智能合约逐渐走近大众的视野,并凭借着自身的独特优越性,在金融、证券、保险等领域得到广泛的尝试应用,但区块链智能合约的应用同时对我国传统合同法带来了冲击,这是科技发展与法律滞后性的矛盾使然。区块链智能合约有着巨大的发展潜力,未来的适用场景将更为广泛和复杂,其发展趋势必不可逆。因此,我们应当顺势而为,有必要对区块链智能合约进行法律上的研究,以助其发挥应有的社会价值。 本文运用文献分析法、比较分析法和规范分析法把区块链智能合约的成立、效力、变更解除以及违约救济等问题放到合同法的视角下进行了研究。文章首先对区块链智能合约的含义进行了界定并对区块链智能合约的合同属性进行论证,在对区块链智能合约对传统合同法的遵守与冲击进行分析,并针对区块链智能合约对传统合同法适用所带来的挑战对域外相关立法与理论进行比较法研究的基础上,对我国区块链智能合约的法律适用问题提出了相应的完善建议。关于区块链智能合约的成立时间,文章认为应按其类型有所区分,即创设型智能合约以承诺发出被记录在区块链系统中的时间认定为区块链智能合约的成立时间,调用型职能合约以其在被调用之时认定为区块链智能合约的成立时间。关于区块链智能合约的成立地点,文章认为当事人有约定的从其约定,无约定的,以作出承诺时使用的网络地址作为成立地点。关于区块链智能合约的效力,文章提出了三点建议:一是通过增加认定当事人资格的步骤和加强网络实名认证管理对主体资格进行评价来限制区块链智能合约当事人的匿名;二是参照《电子商务法》第48条“推定区块链智能合约中的当事人具有民事行为能力,但是有相反证据可以推翻的除外”的方法明确缔约主体民事行为能力的认定方法;三是扩大对意思表示的认定,若程序代码反映的意思与当事人真实意思没有实质差别,则认定为当事人的真实意思表示。关于区块链智能合约的变更和解除,文章建议可以通过允许第三方加入、写入新的代码覆盖原代码的途径去解决。关于区块链智能合约的违约救济,文章认为应加入数字化资产担保、允许约定管辖、强化非诉讼纠纷解决机制建设。

关键词： 区块链   智能合约   服务选择   云计算   边缘计算  

摘要： 随着云计算和边缘计算的快速融合,云边环境正逐渐成为信息技术领域的焦点。云计算可以把握全局,处理大量数据,为用户提供高度灵活和高效的计算能力,使得各种应用和服务得以快速部署和扩展。然而,在云计算中,由于数据需要在远程云服务器上处理,可能导致较长的响应时间。边缘计算则将计算资源和数据存储推向网络的边缘,这样有助于降低数据传输延迟,从而提供更快的响应时间。但是,它的资源受限,具有较小的计算能力和存储容量。因此,很多研究人员整合云计算和边缘计算的优势,以发挥它们的合力并弥补各自不足。然而在云边环境中,如何在一组具有相同功能的服务中选择出服务质量最好的服务仍然是一个难题。此外,由于信息易受篡改的困扰,使用传统方法很难保证服务质量不被篡改,导致服务信息的可靠性难以确保。区块链的高透明度和防篡改特性有助于解决这一挑战。因此,本文针对云边环境中的服务选择问题进行研究,主要研究内容如下: (1)本文针对传统云边环境下服务选择中的信息易被篡改的问题,提出两种基于区块链智能合约的服务选择架构,以支持用户之间的公平交易,并保证在交易过程中生成的信息不会被篡改。第一种为基于区块链智能合约的自动服务选择架构,该架构在智能合约中利用优劣解距离排序法进行服务选择,服务选择过程发生在链上,能够根据条件自动触发。第二种为云边环境下基于区块链智能合约的服务选择方案竞争架构,该架构能够基于区块链智能合约实现云边环境下的服务选择,服务选择过程发生在链下,服务选择方案提供商进行服务选择后得到服务选择方案,并通过智能合约竞争最优方案。 (2)本文针对两种基于区块链智能合约的服务选择架构,分别提出两种智能合约设计方法。适用于第一种架构的智能合约允许用户自动服务选择,服务提供商和服务请求者通过智能合约分别提供服务和请求服务,最终智能合约所选服务返回给服务请求者。适用于第二种架构的智能合约允许服务选择方案提供商提供服务选择方案帮助用户服务选择,服务提供商提供服务,服务请求者请求服务,以及服务选择方案提供商提交服务选择方案以竞争最优方案,最终最优服务选择方案所选服务返回给服务请求者。这两种智能合约中的用户均不需要自己编写智能合约。 (3)本文建立服务质量模型对服务选择问题进行评价,并针对第二种架构中服务选择方案提供商的链下服务选择提出一种用于区块链服务选择的差分进化算术优化算法。该算法将差分进化的突变和交叉操作引入算术优化算法中。实验结果表明,所提出的服务选择算法较所提到的研究更不容易陷入局部最优,具有更好的全局搜索能力。 综上所述,本文提出了云边环境下基于区块链智能合约的服务选择方法,即利用区块链技术来实现服务选择的去中心化和可信赖。通过智能合约,用户之间的交互得以可信记录,信息篡改的风险被大大降低,信息的可靠性被提升。通过引入变异和交叉的操作,改进算术优化算法,用于区块链上的服务选择。实验表明,与传统方法和所提到的元启发式算法相比,该方法有效地防止了服务信息的篡改,提高了所选服务的适应度值。