基于代码嵌入与生成对抗网络的智能合约整数溢出漏洞检测方法研究

为解决智能合约(SCs)部署后不可逆性导致的重大金融风险问题，印度海得拉巴ICFAI高等教育学院等机构研究人员创新性地结合代码嵌入与生成对抗网络(GANs)，提出AST路径向量化与合成数据增强方法。该研究通过code2vec模型提取抽象语法树(AST)特征，利用GAN生成高质量合成合约向量，结合余弦相似度与相关系数双重检测机制，实现整数溢出漏洞检测准确率较Oyente提升18.1%，为区块链安全领域提供了数据稀缺条件下的高效解决方案。

　　

在区块链技术迅猛发展的当下，智能合约(SCs)作为自动执行的数字化协议，已广泛应用于金融、医疗和物联网领域。然而其"部署即不可修改"的特性使得漏洞修复成本极高，历史上因整数溢出等漏洞导致的BEC代币攻击等事件造成数亿美元损失。传统检测工具如Oyente和sFuzz存在误报率高、依赖大规模标注数据等问题，而现有机器学习方法又难以有效保留代码的语义和结构特征。这一矛盾促使研究者们寻求更智能化的解决方案。

印度海得拉巴ICFAI高等教育学院联合阿联酋扎耶德大学等机构的研究团队在《Scientific Reports》发表创新成果，提出将代码嵌入技术与生成对抗网络(GANs)相结合的检测框架。该研究首先通过Solidity解析器ANTLR构建抽象语法树(AST)，利用code2vec模型将代码转换为保持语法语义的向量表示；继而设计包含三层全连接结构的GAN网络（生成器128-256-128节点，判别器256-128-64节点），通过对抗训练生成合成合约向量以解决数据稀缺问题；最终结合GAN判别器反馈与余弦相似度/相关系数双重分析，实现对整数溢出漏洞的精准检测。

AST路径向量化
研究采用标准化预处理保留整数溢出特征，定义AST路径为终端节点间的有向序列x₁m₁...x_L+1m_L+1，通过路径上下文〈a_S,p_T,a_T〉捕获代码结构。code2vec模型通过注意力机制加权聚合路径向量（公式3），生成包含2000维特征的合约嵌入表示。

GAN数据增强
生成器通过最小化损失函数LF_g=E_z～p(z)[log(1-d(g(n)))]（公式5）合成向量，判别器则通过LF_d（公式6）区分真实与合成样本。实验证明该方案将训练集从50个真实合约扩展至1950个合成样本，使模型F1-score提升0.07。

双重相似度检测
采用加权相似度S=（cos(x,y)·W+r·(1-W))/2（公式14），当阈值T=0.9且权重W=0.74时达到最优性能。在150份以太坊合约测试中，该方法准确率达92.3%，较sFuzz和Oyente分别提高12.4%和18.1%，且过拟合率降低至5.2%。

该研究的意义在于：首次将GAN技术应用于智能合约安全领域，通过AST路径向量化解决了代码表征难题；创新的合成数据生成策略突破了样本稀缺限制；双重检测机制显著提升了小样本条件下的泛化能力。未来可扩展至重入攻击等更多漏洞类型，为构建区块链安全生态提供新范式。