45、基于随机森林的智能合约漏洞检测方法CDRF

最新推荐文章于 2025-11-24 18:19:29 发布

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分类专栏：可证明安全前沿探析文章标签：智能合约漏洞检测随机森林

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基于随机森林的智能合约漏洞检测方法CDRF

在区块链技术中，智能合约的安全性至关重要。然而，现有的智能合约漏洞检测方法存在诸多不足。本文将介绍一种基于随机森林的智能合约漏洞检测方法CDRF，它能有效检测智能合约中的四种常见漏洞。

1. 现有检测方法分析

传统的智能合约漏洞检测方法包括特征代码匹配、形式化分析方法、符号执行方法、静态分析方法、污点分析方法和模糊测试方法等。近年来，出现了三种主流的检测方法：特征代码匹配、形式化验证以及基于符号执行和抽象约束的自动化审计方法。
- 特征代码匹配 ：从包含漏洞的智能合约源代码中提取特征，将每种漏洞代码抽象为一组漏洞语义匹配模板。但以太坊上的大多数智能合约只提供字节码，检测前需将字节码逆向分析转换为源代码，大量的准备工作限制了该方法的发展。
- 形式化验证 ：基于形式化验证的审计工具支持的智能合约漏洞类型较少，且大多使用严格的数学定理证明和复杂的机制进行漏洞验证，不适合实际的智能合约漏洞检测。
- 符号执行 ：大多数基于符号执行的检测工具能支持更多类型的合约漏洞检测，但收集所有可执行路径不全面且耗时较长。

通过对现有研究方法的分析，发现检测效果不佳，部分方法缺乏对漏洞代码语义特征的理解，未考虑通用的检测方法。因此，提出了基于随机森林的智能合约漏洞检测方法CDRF。

2. 相关基础知识

在深入了解CDRF方法之前，需要先了解一些相关的基础知识。
- 以太坊 ：作为一个公开可用的区块链平台，以太坊是一个去中心化的公共账本，用于验证和记录交易。它提供了一个去中心化的以太坊虚拟机（EVM），使用户能够在区块链上部署基于智能合约的应用程序（DApps）。目前，以太坊使用工作量证明（PoW）共识协议来确保账本数据在不可靠的异步网络中的一致性和正确性。
- 智能合约字节码和操作码 ：在以太坊上，合约的部署主要通过以下三个步骤：
1. 开发者使用Solidity编写智能合约。
2. 编译器将源代码编译为字节码，字节码是由一串十六进制数字编码的字节数组。
3. EVM读取十六进制数字的字节码，以一个字节为单位进行分析，每个字节代表一个EVM指令或一个操作码。目前，EVM提供140个操作码指令，其中135个在以太坊黄皮书中有定义。
- 常见漏洞介绍 ：
- 重入漏洞 ：2016年，黑客利用重入漏洞窃取了约6000万美元。该漏洞是由智能合约独特的回退机制引起的。当智能合约进行跨合约转账操作时，接收方合约中的回调函数会被触发。如果恶意攻击者在回调函数中添加恶意代码，会递归调用受害者合约的转账函数，直到燃气耗尽。
- tx.origin漏洞 ：tx.origin是智能合约中的一个全局变量，它遍历调用栈并返回最初发起调用的合约地址。如果智能合约使用tx.origin进行用户身份验证或授权，攻击者可以利用该漏洞攻击智能合约，窃取以太币。
- 时间戳依赖漏洞 ：智能合约通常使用矿工确认的区块时间戳来实现时间约束。然而，矿工可以在约900秒的误差范围内调整时间戳，攻击者可以利用这一漏洞生成特定的时间戳进行攻击。
- 整数溢出漏洞 ：在智能合约中，整数溢出包括加法溢出、减法溢出和乘法溢出。以太坊虚拟机（EVM）为整数分配固定大小的数据类型，Solidity支持uint8到uint256。如果将超出范围的值存储到uint8类型的变量中，会导致整数溢出错误。

3. CDRF模型构建

CDRF模型的构建分为三个步骤：数据预处理、特征提取和漏洞检测。
- 数据预处理 ：
- 数据集 ：从以太坊官方网站收集了53651个在2022年6月之前经过验证的智能合约，数据集包含四种漏洞类型的合约，具体数量如下表所示：
| 分类器 | 该类型（有漏洞） | 其余（无漏洞） | 总数 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 整数溢出 | 10209 | 43442 | 53651 |
| 时间戳 | 3720 | 49931 | 53651 |
| 重入 | 1710 | 51941 | 53651 |
| tx.origin | 987 | 52664 | 53651 |
- 标签：使用Oyente和Mythril工具对智能合约进行标记，并手动判断工具标记的漏洞。每个检测的合约有四个标签，分别对应四种漏洞类型，标签相互独立。
- 操作码简化 ：将智能合约数据集编译为字节码，使用vandal工具将字节码反编译为操作码，通过去除操作数来简化操作码片段。

下面是数据预处理的流程图：

graph LR
    A[收集智能合约] --> B[标记漏洞类型]
    B --> C[编译为字节码]
    C --> D[反编译为操作码]
    D --> E[去除操作数简化操作码]

特征提取 ：
- 操作码片段提取 ：分析四种漏洞的原理和关键漏洞语句，提取包含关键漏洞指令的操作码片段。
- 特征矩阵 ：将操作码片段输入到word2vec中，生成特征向量矩阵，每行代表一个操作码的特征向量，包含10个特征。将操作码的10个特征求和代表该操作码的特征向量，将每个操作码的词向量组合成一个数组代表操作码片段特征。
- 降维：由于操作码片段长度不同，词向量长度也不同。以最长词向量的长度为标准，若词向量长度小于该标准，则用0填充。然后使用PCA对填充后的词向量进行降维。
漏洞检测 ：使用五种机器学习算法，即随机森林（RF）、Light Gradient Boosting Machine（LightGBM）、极端梯度提升（XGBoost）、自适应提升（AdaBoost）和支持向量机（SVM）来检测智能合约中是否存在漏洞。

4. 操作码片段提取

针对四种常见漏洞，分别提取其操作码片段。
- 重入漏洞 ：
- 攻击过程 ：攻击者调用攻击合约的函数，触发受害者合约的转账函数，在转账时自动运行攻击合约的回退函数，再次调用受害者合约的转账函数，循环执行。
- 关键漏洞语句 ： require(msg.sender.call.value (amount)()); balances[msg.sender]-= amount 。
- 漏洞操作码片段 ：如果操作码片段中CALL指令所在位置没有KECCAK256（SHA3）、SLOAD和SSTORE指令，说明在转账操作前未更新账户余额，合约存在重入漏洞。
- tx.origin漏洞 ：
- 攻击过程 ：受害者调用易受攻击的合约向攻击合约发送交易，触发攻击合约的回退函数，通过验证并将资金转移到攻击者地址。
- 关键漏洞语句 ： require(tx.origin== owner) 。
- 漏洞操作码片段 ：如果操作码片段中包含ORIGIN、EQ和ISZERO指令，说明智能合约使用tx.origin进行身份验证，合约存在tx.origin漏洞。
- 时间戳依赖漏洞 ：
- 攻击过程 ：矿工在900秒内调整时间戳，使其能被15整除，先向合约转账10个以太币，从而获得之前转入该合约的所有以太币。
- 关键漏洞语句 ： pastBlockTime = now;if(now % 15==0) 。
- 漏洞操作码片段 ：如果操作码片段中包含TIMESTAMP、SSTORE和ISZERO指令，说明合约存在时间戳依赖漏洞。
- 整数溢出漏洞 ：
- 漏洞原因 ：程序员在计算时未检查用户输入，对加法、减法和乘法操作结果没有进行溢出判断。
- 关键漏洞语句 ： return max + 1; return min −1; return mul * 2 。
- 漏洞操作码片段 ：如果操作码片段中ADD、GT或MUL指令所在位置没有LT、ISZREO和EQ指令，说明对加法、减法和乘法操作没有进行溢出判断，合约存在整数溢出漏洞。

5. 训练集、分类算法和模型选择

训练集划分 ：将数据集按照8:2的比例划分为训练集和验证集。
分类算法 ：使用四种集成学习算法（RF、LightGBM、XGBoost、AdaBoost）和一种简单的监督分类算法SVM进行智能合约漏洞检测。
- 随机森林（RF） ：
  1. 随机采样：通过bagging从样本集中随机选择n个样本。
  2. 特征随机化：从所有特征d中随机选择k个特征（k < d），然后从k个特征中选择最佳分割特征作为节点构建CART决策树。
  3. 重复上述两步m次，构建m个CART决策树，形成随机森林。
- Light Gradient Boosting Machine（LightGBM） ：基于GBDT的改进模型，决策树使用叶向策略控制模型复杂度，目标函数改进为二阶泰勒展开，并添加正则化项。
- eXtreme Gradient Boosting（XGBoost） ：一种提升算法，提高了速度和效率，在目标函数中添加正则项以控制模型复杂度，防止过拟合。
- Adaptive Boosting（AdaBoost） ：
  1. 初始化原始数据集的权重。
  2. 使用加权数据集训练弱学习器。
  3. 根据弱学习器的误差计算其权重。
  4. 增加分类错误样本的权重，相对降低分类正确样本的权重。
  5. 重复步骤2 - 4 K - 1次，将K - 1个弱学习器的结果加权组合。
- 支持向量机（SVM） ：目的是找到一个划分超平面，将样本分为正样本或负样本，并选择具有最佳泛化能力的划分超平面，以最大化正样本和负样本之间的间隔。

CDRF方法通过对智能合约进行数据预处理、特征提取和漏洞检测，能够快速有效地检测四种智能合约漏洞。在实际合约上运行时，F1分数的最高预测值为98.03%，其余均高于93%；AUC的最高预测值为99.56%，其余均高于94%，且每个智能合约的平均检测时间为3秒。这种方法为智能合约的安全检测提供了一种有效的解决方案。

基于随机森林的智能合约漏洞检测方法CDRF

6. 检测效果评估

为了验证CDRF方法的有效性，在实际的智能合约数据集上进行了测试。测试结果表明，该方法能够快速且高效地检测出四种智能合约漏洞。
| 评估指标 | 最高预测值 | 其余范围 |
| ---- | ---- | ---- |
| F1 - 分数 | 98.03% | 高于93% |
| AUC | 99.56% | 高于94% |

同时，每个智能合约的平均检测时间仅为3秒，这说明CDRF方法在检测效率上表现出色。

下面是CDRF方法检测效果的流程图：

graph LR
    A[输入智能合约] --> B[CDRF方法检测]
    B --> C[输出检测结果]
    C --> D{是否有漏洞}
    D -- 是 --> E[标记漏洞类型]
    D -- 否 --> F[无漏洞提示]

7. 方法优势与创新点

全面性 ：CDRF方法能够同时检测四种常见的智能合约漏洞，包括重入漏洞、tx.origin漏洞、时间戳依赖漏洞和整数溢出漏洞，覆盖范围广。
高效性 ：通过数据预处理、特征提取和降维等步骤，减少了数据的复杂度，提高了检测效率。同时，使用多种机器学习算法进行漏洞检测，能够充分发挥不同算法的优势，提高检测的准确性。
创新性 ：总结了四种包含关键漏洞指令的操作码片段，并通过word2vec和PCA进行特征提取和降维，获得一维二进制特征，这种方法在智能合约漏洞检测领域具有创新性。

8. 实际应用场景

CDRF方法在智能合约的开发、部署和维护过程中具有广泛的应用场景。
- 开发阶段 ：开发者可以使用CDRF方法对智能合约进行漏洞检测，及时发现并修复潜在的安全问题，提高智能合约的安全性。
- 部署阶段 ：在智能合约部署到区块链之前，使用CDRF方法进行检测，确保合约在上线前没有安全漏洞，避免因漏洞导致的经济损失。
- 维护阶段 ：定期对已部署的智能合约进行检测，及时发现新出现的漏洞，并采取相应的措施进行修复，保障智能合约的长期稳定运行。

9. 未来展望

尽管CDRF方法在智能合约漏洞检测方面取得了较好的效果，但仍有一些方面可以进一步改进和完善。
- 漏洞类型扩展 ：随着智能合约技术的不断发展，可能会出现新的漏洞类型。未来可以进一步扩展CDRF方法的检测范围，以应对不断变化的安全挑战。
- 算法优化 ：可以尝试使用更先进的机器学习算法或深度学习算法，进一步提高检测的准确性和效率。
- 与其他安全技术结合 ：将CDRF方法与其他安全技术，如形式化验证、符号执行等相结合，形成更加完善的智能合约安全检测体系。

10. 总结

本文介绍了一种基于随机森林的智能合约漏洞检测方法CDRF。该方法通过数据预处理、特征提取和漏洞检测等步骤，能够快速有效地检测四种常见的智能合约漏洞。在实际合约上的测试结果表明，CDRF方法具有较高的检测准确性和效率，为智能合约的安全检测提供了一种有效的解决方案。同时，我们也对CDRF方法的未来发展进行了展望，希望能够不断完善该方法，为智能合约的安全运行提供更有力的保障。

以下是CDRF方法的整体流程总结：
1. 数据预处理
- 收集智能合约
- 标记漏洞类型
- 编译为字节码
- 反编译为操作码
- 去除操作数简化操作码
2. 特征提取
- 操作码片段提取
- 特征矩阵生成
- 降维处理
3. 漏洞检测
- 使用五种机器学习算法进行检测
4. 评估与优化
- 评估检测效果
- 根据结果进行算法优化和漏洞类型扩展

通过以上步骤，CDRF方法能够为智能合约的安全检测提供全面、高效的解决方案，帮助开发者和用户更好地保障智能合约的安全性。