UEChecker：基于图分析检测 DApp 中的未检查外部调用漏洞
密码学与安全
2026-01-16 v2 人工智能
摘要
针对合约层 DApp 攻击日益增多的现象，已导致高达 660 亿美元的经济损失。当合约在与外部协议交互时未验证调用结果，便会导致闪电贷攻击和重入攻击等漏洞入口。本文提出了 UEChecker，一种基于深度学习的工具，利用调用图和图卷积网络检测未检查的外部调用漏洞。我们设计了以下组件：边预测模块用于重构调用图中节点和边的特征表示；节点聚合模块捕获节点自身及其邻居的结构信息，从而增强节点间的特征表示，提升模型对全局图结构的理解；Conformer 模块集成多头注意力、卷积模块和前馈神经网络，更有效地捕获调用图中不同尺度的依赖关系，超越 immediate 邻居，提升漏洞检测性能。最终将这些模块与图卷积网络组合，用于检测未检查的外部调用漏洞。经审计 608 个 DApp 的智能合约，结果表明该工具在检测未检查的外部调用漏洞方面准确率达 87.59%。此外，我们与 GAT、LSTM 和 GCN 等基线方法进行比较，实验结果显示 UEChecker 在准确率等指标上均一致优于这些模型。
引用
@article{arxiv.2508.01343,
title = {UEChecker: Detecting Unchecked External Call Vulnerabilities in DApps via Graph Analysis},
author = {Dechao Kong and Xiaoqi Li and Wenkai Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.01343},
year = {2026}
}