本發(fā)明涉及區(qū)塊鏈，尤其涉及一種智能合約重入攻擊漏洞分析方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、區(qū)塊鏈技術作為一種去中心化的分布式賬本技術，近年來得到了廣泛關注和快速發(fā)展。區(qū)塊鏈技術的核心特點在于其去中心化、不可篡改和透明性，使其在金融、供應鏈管理、物聯(lián)網(wǎng)等多個領域具有廣闊的應用前景。在區(qū)塊鏈技術的發(fā)展過程中，智能合約的引入極大地擴展了區(qū)塊鏈的功能和應用范圍。智能合約是一種在區(qū)塊鏈上執(zhí)行的自執(zhí)行代碼，可以在滿足預定條件時自動執(zhí)行合約條款，從而實現(xiàn)去中心化的自動化合約執(zhí)行。

2、然而，隨著智能合約的廣泛應用，其安全問題也日益凸顯。重入攻擊(reentrancyattack)是智能合約中最常見且最具破壞性的漏洞之一。重入攻擊是指攻擊者在一次外部調(diào)用過程中，通過遞歸調(diào)用合約的外部接口，重復進入同一合約，從而繞過合約的狀態(tài)檢查機制。這種攻擊方式可以導致合約中關鍵操作(如轉賬、數(shù)據(jù)修改等)被多次執(zhí)行，造成嚴重的經(jīng)濟損失。

3、目前，針對智能合約安全的分析方法主要包括靜態(tài)分析和動態(tài)分析。靜態(tài)分析方法通過檢查智能合約代碼中的潛在漏洞來進行安全評估，典型的方法與系統(tǒng)包括mythril、slither等。然而，靜態(tài)分析方法的準確性和覆蓋面受到代碼復雜性的限制，難以全面檢測復雜合約中的所有潛在漏洞。動態(tài)分析方法通過在合約運行時監(jiān)控其行為來檢測漏洞，典型的方法與系統(tǒng)包括echidna、manticore等。盡管動態(tài)分析能夠發(fā)現(xiàn)實際運行過程中可能出現(xiàn)的問題，但其開銷較大，且無法預先防范潛在攻擊。

4、現(xiàn)有的智能合約漏洞檢測方法與系統(tǒng)無法有效檢測智能合約重入攻擊漏洞的問題，主要表現(xiàn)在以下三個方面：

5、1、準確性不足：靜態(tài)分析方法與系統(tǒng)容易受到代碼復雜性的影響，可能會遺漏一些隱蔽的重入攻擊漏洞。

6、2、實時性差：大多數(shù)動態(tài)分析方法與系統(tǒng)在合約執(zhí)行后才能發(fā)現(xiàn)問題，無法在攻擊發(fā)生前進行預警和防范。

7、3、模型更新困難：現(xiàn)有方法與系統(tǒng)通常缺乏自我學習和更新機制，難以適應不斷變化和復雜化的攻擊模式。

技術實現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術問題，本發(fā)明的目的是提供一種智能合約重入攻擊漏洞分析方法及系統(tǒng)，能夠準確檢測并預防智能合約中的重入攻擊漏洞，確保區(qū)塊鏈系統(tǒng)的安全性和可靠性。

2、本發(fā)明所采用的第一技術方案是：一種智能合約重入攻擊漏洞分析方法，包括以下步驟：

3、收集含有重入攻擊漏洞和驗證安全的智能合約；

4、根據(jù)所述智能合約的類型打上對應標簽，并對所述智能合約進行特征提取，得到特征數(shù)據(jù)集；

5、構建隨機森林模型，并基于特征數(shù)據(jù)集對所述隨機森林模型進行訓練優(yōu)化，得到重入攻擊漏洞判斷模型；

6、對所述重入攻擊漏洞判斷模型進行在線檢測與監(jiān)控，得到新的重入攻擊行為數(shù)據(jù)集；

7、基于所述新的重入攻擊行為數(shù)據(jù)集對所述重入攻擊漏洞判斷模型進行重訓練，得到更新的重入攻擊漏洞判斷模型。

8、進一步，所述根據(jù)所述智能合約的類型打上對應標簽，并對所述智能合約進行特征提取，得到特征數(shù)據(jù)集這一步驟，其具體包括：

9、按照標簽對所述智能合約進行分類，并將標簽類型分別存放到含有重入攻擊漏洞的智能合約和含有驗證安全的智能合約中；

10、對所述智能合約的字節(jié)碼進行解析反匯編，得到智能合約的操作碼序列；

11、對所述智能合約的操作碼序列進行n-gram分析，得到第一特征向量；

12、對所述智能合約的操作碼序列進行頻率分析，得到第二特征向量；

13、對所述第一特征向量和所述第二特征向量進行特征融合，得到融合特征向量；

14、對所述融合特征向量進行特征選擇和歸一化，并集合成特征數(shù)據(jù)集。

15、進一步，所述構建隨機森林模型，并基于特征數(shù)據(jù)集對所述隨機森林模型進行訓練優(yōu)化，得到重入攻擊漏洞判斷模型這一步驟，其具體包括：

16、構建隨機森林模型，并將所述特征數(shù)據(jù)集劃分為訓練集和測試集；

17、對所述訓練集進行隨機抽取，并將隨機抽取的樣本輸入所述隨機森林模型進行訓練，得到訓練后的隨機森林模型；

18、將所述測試機輸入所述訓練后的隨機森林模型進行預測，得到預測結果；

19、基于預測結果計算各項評估指標；

20、基于各項評估指標對所述訓練后的隨機森林模型進行參數(shù)調(diào)整優(yōu)化，得到重入攻擊漏洞判斷模型。

21、進一步，所述隨機森林模型的決策樹，其表達式如下：

22、treei＝fit(x',y')

23、

24、其中，treei表示第i個決策樹；x'表示隨機抽取的樣本子集；y'隨機抽取的樣本子集標簽；fit(·)表示擬合函數(shù)；nj表示當前節(jié)點j的數(shù)量；k表示當前節(jié)點中樣本的類別數(shù)；|x'j|表示節(jié)點j中的樣本數(shù)；|x'jk|表示節(jié)點j中類別k的樣本數(shù)。

25、進一步，所述各項評估指標包括準確率、精確率、召回率和f1分數(shù)。

26、進一步，所述新的重入攻擊行為數(shù)據(jù)集的判斷條件為若智能合約發(fā)生交易行為時，重入攻擊漏洞判斷模型檢測到該智能合約與其他智能合約間的交互達到了三次及以上，則判斷該智能合約存在新的重入攻擊行為，將該智能合約納入新的重入攻擊行為數(shù)據(jù)集中。

27、本發(fā)明所采用的第二技術方案是：一種智能合約重入攻擊漏洞分析系統(tǒng)，包括：

28、數(shù)據(jù)收集模塊，用于收集含有重入攻擊漏洞和驗證安全的智能合約；

29、特征提取模塊，根據(jù)所述智能合約的類型打上對應標簽，并對所述智能合約進行特征提取，得到特征數(shù)據(jù)集；

30、模型訓練模塊，用于構建隨機森林模型，并基于特征數(shù)據(jù)集對所述隨機森林模型進行訓練優(yōu)化，得到重入攻擊漏洞判斷模型；

31、監(jiān)控模塊，用于對所述重入攻擊漏洞判斷模型進行在線檢測與監(jiān)控，得到新的重入攻擊行為數(shù)據(jù)集；

32、模型更新模塊，基于所述新的重入攻擊行為數(shù)據(jù)集對所述重入攻擊漏洞判斷模型進行重訓練，得到更新的重入攻擊漏洞判斷模型。

33、進一步，所述特征提取模塊包括字節(jié)碼反匯編模塊、4-gram分析模塊、操作碼頻率分析模塊、特征向量合并模塊以及特征選擇和歸一化模塊。

34、本發(fā)明所采用的第三技術方案是：一種智能合約重入攻擊漏洞分析裝置，包括：

35、至少一個處理器；

36、至少一個存儲器，用于存儲至少一個程序；

37、當所述至少一個程序被所述至少一個處理器執(zhí)行，使得所述至少一個處理器實現(xiàn)上述一種智能合約重入攻擊漏洞分析方法。

38、本發(fā)明方法、系統(tǒng)的有益效果是：本發(fā)明通過數(shù)據(jù)驅(qū)動和模型學習的方法，實現(xiàn)了智能合約重入攻擊漏洞的自動化檢測和實時監(jiān)控。相較于現(xiàn)有的靜態(tài)和動態(tài)分析方法，本發(fā)明通過模型的學習訓練，提高了智能合約重入攻擊漏洞檢測的準確性；并且實現(xiàn)了對智能合約的實時監(jiān)控和預警；通過模型更新，能夠動態(tài)適應新的攻擊模式，保持檢測方法與系統(tǒng)的先進性，能夠動態(tài)適應新出現(xiàn)的攻擊模式，提高了檢測的準確性和覆蓋面，有效減少了重入攻擊帶來的風險和損失；降低了區(qū)塊鏈系統(tǒng)中的安全風險，保障了區(qū)塊鏈應用的安全性和可靠性。