智能合约漏洞检测论文整理

论文1：《智能合约：架构及进展》欧阳丽炜等

本文内容较为基础，是一篇综述。
第1节概述智能合约，包括区块链简介、智能合约运行机制和基础架构模型以及主流的开发平台
第2节介绍了智能合约的各种问题，包括隐私问题、法律问题、安全问题、机制设计问题、性能问题和漏洞检测技术
第3节结合应用，从金融、管理等领域介绍了智能合约的典型应用
第4节展望了一下智能合约未来的发展趋势

总结来说，主要给我们讲述了智能合约是啥，能干啥。

论文2：智能合约安全漏洞检测技术研究综述钱鹏等

本文从Solidity代码层、EVM执行层、区块链系统层三个方面介绍了智能合约的漏洞类型和案例；介绍了形式验证、符号执行、模糊测试、中间表示、深度学习5种漏洞检测技术以及其对应的开源工具、可检测漏洞类型、准确率、耗时等，并提出了他们的改进思路；最后，展望了深度学习在该领域的蓝图。

这是一篇对智能合约漏洞检测极具引导性的文献。

Solidity代码层：
可重入攻击（fallback进行循环调用）
整数溢出攻击（导致代币蒸发）
权限控制攻击（函数未指定访问控制）
异常处理漏洞（对底层call等函数为检查返回值，但其不会抛出异常）
拒绝服务漏洞（过量循环、gas超标）
类型混论漏洞（变量类型定义错误）
未知函数调用漏洞（本质还是调用fallback）
以太冻结漏洞（合约被未经授权的用户销毁）

EVM执行层：
短地址攻击（由于短地址会补0，这会导致地址后面紧跟的数据被篡改）
以太丢失漏洞（合约地址错误或空）
调用栈溢出错误（达到256上限，直接事务原子性rollback）
Tx.origin漏洞（该全局变量被恶意用于身份验证）

区块链系统层：
时间戳依赖、区块参数依赖、交易顺序依赖（可被矿工操控）

形式化验证法：
将代码转为形式化模型，模型检测列举出所有可能的状态并检验，演绎证明基于定理证明思想，采用逻辑公式描述系统和性质。

符号执行法：
将代码种的变量符号化，遍历所有的执行路径（维护一组约束）。利用约束求解器导向测试输入。

模糊测试法：
流行。随机生成测试用例，检测执行流种的异常。

中间表示法：
将solidity代码或字节码转化为具有高语义表达的中间表示，再分析。

深度学习法：
高准确率、良好的扩展性和适应性。

局限性分析：

形式化验证：
需要交互的验证和判断，自动化程度低。
依赖严谨的数据推导和验证，无法动态分析。
缺少对合约可执行路径的检测，较高的误报和漏报。

符号执行：
计算资源和事件开销高。
路径爆炸，漏报率较高。
不能完全自动化

模糊测试法：
依赖于精心设计的测试用例。
很难追踪漏洞的确切代码位置。

中间表示法：
依赖于预定义的语义规则，无法检测出复杂的业务逻辑，容易误报。
无法对所有执行路径进行遍历。

深度学习法:对智能合约进行预处理以构建有利于模型学习的数据集。
无法突出关键变量造成语义建模不足，检测结果不理想。
可解释性差

改进思路：
1.提高形式化验证自动化程度
2.提取符号执行终点路径，减少路径空间
3.完善测试用例，改进模糊测试工具
4.优化中间表现形式，结合动态执行
5.加强深度学习可解释性，融合专家规则

关键问题：
1.漏洞检测准确率低
2.漏洞类型覆盖率低
3.漏洞审计事件长
4.漏洞检测自动化
5.多种智能合约语言

深度学习研究方向：
1.构建统一且规范的智能合约漏洞库
2.构建基于深度学习的动静态分析模型
3.构建统一且可扩展的深度学习模型
4.构建可解释性的深度学习
5.构建统一的漏洞检测工具性能评估体系

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