一种基于XGBoost的动态检测智能合约漏洞的实现方法与流程

本发明公开一种实现方法,涉及区块链，具体地说是一种基于xgboost的动态检测智能合约漏洞的实现方法。

背景技术：

1、智能合约是一种基于区块链技术的自动化合约，其以代码形式存在于区块链上，并能自动执行合约中定义的规则和条件。智能合约在区块链生态系统中扮演着重要的角色，用于实现数字资产交换、供应链管理、金融交易等多样化的业务逻辑和交易。由于智能合约执行不可篡改且不可逆转，一旦部署后就无法更改。如果合约存在漏洞或错误，可能导致严重的安全事故，如资金丢失或用户数据泄露，因此其安全性显得尤为重要。

2、智能合约漏洞检测是为了发现智能合约中可能存在的安全漏洞和潜在风险的过程。目前常用的漏洞检测方法包括静态分析。静态分析是在合约的源代码级别进行分析，通过代码审查和静态分析工具来检测潜在的漏洞。静态代码分析方法通常无法捕捉到所有可能的漏洞，而且缺乏对合约运行时环境的准确模拟。

技术实现思路

1、本发明针对现有技术的问题，提供一种基于xgboost的动态检测智能合约漏洞的实现方法，实时分析智能合约执行时产生的交易信息数据，发现合约中的漏洞、异常行为和安全风险，提高合约的安全性和可靠性。

2、本发明提出的具体方案是：

3、本发明提供一种基于xgboost的动态检测智能合约漏洞的实现方法，包括：

4、步骤1：根据以太坊网络中所有交易、已挖掘的区块和用户账户的信息采集交易数据，

5、步骤2：针对交易数据中缺失值、异常值或重复值进行预处理，

6、步骤3：根据预处理后的交易数据进行特征选择：利用互信息与皮尔逊相关系数计算特征的优先级，根据优先级对特征进行排序，根据排序选择特征，形成交易数据的特征集合，用于训练智能合约漏洞检测模型，

7、步骤4：基于xgboost算法训练智能合约漏洞检测模型：

8、步骤41：初始化决策树，设置超参数，

9、步骤42：计算当前的决策树的预测值，

10、步骤43：根据当前的决策树上样本，计算样本的梯度和残差，

11、步骤44：根据样本的梯度和残差选，对于每个叶节点，选择具有最大增益的划分特征和划分点，将当前的叶节点分裂为两个子节点，分别为左子节点和右子节点，

12、步骤45：更新叶节点的预测值，其中对于每个子节点，根据样本在子节点的梯度和残差，计算新的叶节点预测值，

13、步骤46：重复执行步骤43到步骤45，进行多轮迭代训练，

14、步骤47：将所有训练得到的决策树组合成智能合约漏洞检测模型；

15、步骤5：利用智能合约漏洞检测模型实时监测智能合约的运行。

16、进一步，所述的一种基于xgboost的动态检测智能合约漏洞的实现方法中步骤1中根据以太坊网络中所有交易、已挖掘的区块选择一段区块号间的预设数量的区块作为基础数据源，并在基础数据源中随机爬取预设数量不重复的正常账户，选取被用户标记的账户，根据选取的账户地址，通过区块浏览器提供的api接口获得账户的交易数据信息。

17、进一步，所述的一种基于xgboost的动态检测智能合约漏洞的实现方法中步骤2中采用线性插值的方式填充交易数据中缺失值，其中具体方法为：找到缺失位置的之前和之后的已知数据点，设为数据a和数据b，利用已知数据a和b用下述公式进行线性插值预测缺失：

18、y＝ya+(yb-ya)×(x-xa)/(xb-xa)。

19、进一步，所述的一种基于xgboost的动态检测智能合约漏洞的实现方法中步骤3中通过互信息捕捉特征与变量的非线性关系，计算公式如下：

20、

21、其中p(x,y)为x和y的联合概率，p(x)，p(y)分别为x，y的边缘概率；

22、通过皮尔逊相关系数度量两个连续变量之间线性相关程度，计算公式如下：

23、

24、采用互信息与皮尔逊相关系数加权求和的方式，衡量两个变量之间的相关性和依赖程度，并作为两个特征之间优先级，公式如下：

25、o(x,y)＝0.7i(x；y)+0.3ρ(x,y)

26、根据优先级对特征进行排序，根据排序选择特征，形成交易数据的特征集合。

27、进一步，所述的一种基于xgboost的动态检测智能合约漏洞的实现方法中步骤44中增益gain的计算公式如下：

28、

29、其中：gl表示左子节点的梯度之和；gr是右子节点的梯度之和；hl是左子节点的残差之和；hr是右子节点的残差之和；λ是正则化项的系数，用于控制正则化项的强度；γ是叶节点的正则化项，用于控制叶节点权重的正则化。

30、进一步，所述的一种基于xgboost的动态检测智能合约漏洞的实现方法中步骤5中当合约执行时，通过事件监听机制获取合约执行数据，根据特征集合提取特征，并输入智能合约漏洞检测模型进行实时判断和分析，根据智能合约漏洞检测模型的输出结果判断合约是否存在异常行为，如果存在异常行为，触发报警机制。

31、本发明提供一种基于xgboost的动态检测智能合约漏洞的实现装置，包括采集模块、预处理模块、特征选择模块、模型训练模块和监测模块，

32、采集模块根据以太坊网络中所有交易、已挖掘的区块和用户账户的信息采集交易数据，

33、预处理模块针对交易数据中缺失值、异常值或重复值进行预处理，

34、特征选择模块根据预处理后的交易数据进行特征选择：利用互信息与皮尔逊相关系数计算特征的优先级，根据优先级对特征进行排序，根据排序选择特征，形成交易数据的特征集合，用于训练智能合约漏洞检测模型，

35、模型训练模块基于xgboost算法训练智能合约漏洞检测模型：

36、步骤41：初始化决策树，设置超参数，

37、步骤42：计算当前的决策树的预测值，

38、步骤43：根据当前的决策树上样本，计算样本的梯度和残差，

39、步骤44：根据样本的梯度和残差选，对于每个叶节点，选择具有最大增益的划分特征和划分点，将当前的叶节点分裂为两个子节点，分别为左子节点和右子节点，

40、步骤45：更新叶节点的预测值，其中对于每个子节点，根据样本在子节点的梯度和残差，计算新的叶节点预测值，

41、步骤46：重复执行步骤43到步骤45，进行多轮迭代训练，

42、步骤47：将所有训练得到的决策树组合成智能合约漏洞检测模型；

43、监测模块利用智能合约漏洞检测模型实时监测智能合约的运行。

44、本发明还提供一种基于xgboost的动态检测智能合约漏洞的电子设备，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；

45、所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；

46、所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行所述的一种基于xgboost的动态检测智能合约漏洞的实现方法。

47、本发明的有益之处是：

48、本发明提供一种基于xgboost的动态检测智能合约漏洞的实现方法，利用xgboost算法的强大机器学习能力，形成动态漏洞检测模型，实现对智能合约的动态漏洞检测，还可以更加准确地识别和预测潜在的漏洞，以进一步增强智能合约的安全性和稳定性。解决静态代码分析方法无法捕捉到所有可能的漏洞，而且缺乏对合约运行时环境的准确模拟的问题。