基于多关系嵌套图卷积网络的脆弱智能合约函数定位
密码学与安全
2023-06-08 v1
摘要
区块链的不可篡改与可信特性使智能合约得以应用于诸多领域。然而，智能合约存在各类漏洞，常被攻击者利用，给用户造成经济损失。本文研究脆弱智能合约函数定位问题。我们构建了一种新颖的多关系嵌套合约图（MRNG），以更好地刻画智能合约代码中丰富的语法与语义信息，包括数据与指令之间的关系。一个MRNG表示一份智能合约，其中每个节点代表合约中的一个函数，每条边描述函数间的调用关系。此外，我们为每个函数创建多关系函数图（MRFG），用以刻画对应函数的代码。即每个函数被表征为一个MRFG，对应MRNG中的一个节点。每个MRFG使用不同类型的边表示函数内节点之间的不同控制与数据关系。我们还提出了一种多关系嵌套图卷积网络（MRN-GCN）来处理MRNG。MRN-GCN首先利用边增强图卷积网络与自注意力机制从每个MRFG中提取并聚合特征。提取的特征向量随后被赋给MRNG中相应节点，得到该智能合约的新特征化合约图（FCG）。利用图卷积进一步从FCG中提取特征。最后，使用带Sigmoid函数的前馈网络定位脆弱函数。在真实世界智能合约数据集上的实验结果表明，MRN-GCN模型能有效提升脆弱智能合约函数定位的准确率、精确率、召回率与F1-score性能。
引用
@article{arxiv.2306.04479,
title = {Vulnerable Smart Contract Function Locating Based on Multi-Relational Nested Graph Convolutional Network},
author = {Haiyang Liu and Yuqi Fan and Lin Feng and Zhenchun Wei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.04479},
year = {2023}
}
备注
Accepted By Jssoftware On JUNE 6, 2023