基于以太坊的改进物联网设备访问控制机制研究

当前物联网设备节点动态性强且计算能力弱,导致物联网中的传统访问控制机制存在策略判决与策略权限管理效率较低、安全性不足等问题。提出基于以太坊区块链的物联网设备访问控制机制,结合基于角色的访问控制（RBAC）模型设计智能合约。对以太坊相关特性进行分析,建立结合用户组的改进RBAC模型。设计基于以太坊区块链技术的物联网设备访问控制架构及算法,通过编写图灵完备的智能合约实现物联网设备访问控制,融合以太坊区块链MPT树存储结构与星际文件系统对访问控制策略进行存储管理。在以太坊测试链上的实验结果表明,该机制具有较高的策略判决性能与安全性。     

基于交易序列分层变异的EVM模糊测试

以太坊虚拟机是以太坊区块链中关键组成部分, 其缺陷会导致交易的执行结果出现偏差, 给以太坊生态带来严重问题. 现有的以太坊虚拟机缺陷检测工作仅将虚拟机视为独立的智能合约执行工具, 没有完整测试其工作流程, 从而导致缺陷检测存在盲点. 针对上述问题, 提出了一种以太坊虚拟机运行全过程的缺陷检测方法(ETHCOV). ETHCOV首先结合权重策略指导智能合约、合约接口参数输入和交易序列按不同粒度变异, 然后将其与区块状态以及世界状态打包作为测试用例, 最后将测试用例输入到以太坊虚拟机中触发运行并对比检验运行结果, 以此来检测以太坊虚拟机的漏洞缺陷. 基于上述方法实现了一个原型系统, 并以2万多个真实智能合约作为为输入对以太坊虚拟机进行缺陷检测测试. 实验结果表明, 相较于现有工具EVMFuzzer, ETHCOV的测试效率提升了339%, 代码覆盖率提升了125%, 并检测出3组用例的不一致输出. 这些结果表明ETHCOV能有效检测以太坊虚拟机的缺陷.     

基于区块链的医疗数据保护方案

提出了一种基于区块链的医疗数据保护方案,利用区块链去中心化、防篡改、可追溯、透明的特性,使医护人员、患者、医疗服务提供商之间授权和访问患者个人医疗数据,必须经过患者同意授权之后才能访问,将个人医疗数据的掌控权交给患者,并记录在区块链上.在此设想上,使用以太坊详细编写医疗数据管理系统,编写智能合约使用Solidity语言,以此来实现对医疗数据的保护.该方案的智能合约部署完后,调用结果以及对智能合约进行100次和1000次的性能测试,实验结果验证了其有效性和安全性.     

智能合约自毁案例探析

随着区块链近年的迅速发展,以太坊由于其开源性及图灵完备的特点,逐渐成为区块链最流行的平台,部署在以太坊上的智能合约数量呈现出一个爆发性的增长。基于此,笔者首先回顾了区块链以及智能合约的发展历程,在其基础上分析了智能合约Self-Destruct(自毁)的原因,最后通过两个案例来说明智能合约自毁背后可能隐藏的恶意攻击。     

基于本体推理的智能合约漏洞检测系统

随着区块链的不断发展，基于以太坊的智能合约越发受到各界的广泛关注，但随之而来的是其面临着更多的安全威胁。针对以太坊智能合约的安全问题，出现了各种漏洞检测方法，如符号执行、形式化验证、深度学习等，但现有的检测方法能检测到的漏洞类型大多不全面，缺乏可解释性。针对这些问题，设计并实现了针对Solidity高级语言层面的基于本体推理的智能合约漏洞检测系统。该系统先把智能合约源码解析为抽象语法树，再进行合约信息抽取，利用抽取到的数据信息构建智能合约漏洞检测本体，并使用推理机进行本体推理。实验选取了其他检测工具与本系统进行对比，并使用这几种工具对100份智能合约样本进行检测。实验结果表明，所提系统的检测效果良好，能检测多种类型的智能合约漏洞，并能给出其漏洞的相关信息。     

基于形式化方法的智能合约验证研究综述

智能合约是区块链技术应用的一个重要场景,智能合约技术实现了区块链的可编程化,提高了其扩展性,有广阔的应用前景。然而,一系列关于智能合约的安全事件造成了大量经济损失,削弱了人们的信心,安全性问题已经成为制约智能合约进一步发展的关键问题。如果合约设计和代码实现的过程中存在缺陷,可能会造成严重后果。而智能合约发布后无法修改,因此,在智能合约发布前对其正确性做出验证尤为重要。近年来,国内外学者在智能合约的验证领域取得了大量成果,但对这些研究成果的系统分析和总结相对较少。对以太坊的交易过程、gas 机制、存储结构、编写语言做了简要介绍,在此基础上调查归纳了智能合约中常见的8种漏洞类型,解释了漏洞产生的原因,回顾了一些真实发生的安全事件并给出了漏洞示例代码;根据不同的技术手段,如符号执行、模型检测、定理证明等,对智能合约的形式化验证工作做分类介绍,分析了各种方法的优劣,并选取了3个开源的自动化验证工具Mythril、Slither和Oyente,从运行效率、检测漏洞类型以及准确率等方面作出实验评估和对比;研究了目前已有的相关综述文章,总结了这些研究的区别与优势;概述了智能合约的漏洞检测技术中仍存在的关键问题,对智能合约验证工作的现状进行了分析和展望,提出了未来能够进一步研究的方向。     

基于区块并行的以太坊智能合约高速重放

分析和研究以太坊上的区块、交易、账户和智能合约数据具有巨大价值,但是以太坊数据量大、数据种类多、存储结构各异,当前数据获取方法的获取速度慢而且获取的数据不全,因此充分利用这些数据非常困难。文中提出了基于区块并行的以太坊数据快速导出工具Geth-query,通过分析以太坊内部机制,利用区块世界状态快照消除区块之间的依赖关系,优化本机资源利用效率并行重放区块,实现了快速而全面地提取以太坊链上数据。实验证明,Geth-query提取的数据种类丰富,数据导出速度相比传统方法提升了10倍左右。为了使用方便,文中同时对导出的数据进行存储优化,并在前端页面进行数据展示,从而为分析和研究以太坊提供了数据基础。     

以太坊Solidity智能合约漏洞检测方法综述

以太坊Solidity智能合约基于区块链技术,作为一种旨在以信息化方式传播、验证或执行的计算机协议,为各类分布式应用服务提供了基础。虽然落地还不足6年,但因其安全漏洞事件频繁爆发,且造成了巨大的经济损失,使得其安全性检查方面的研究备受关注。首先基于以太坊相关技术对智能合约的一些特殊机制和运行原理进行介绍,并根据智能合约的自身特性对一些出现频率较高的智能合约漏洞进行分析,然后从符号执行、模糊测试、形式化验证和污点分析等方面分类阐述了传统的主流智能合约漏洞检测工具。此外,为了应对层出不穷的新型漏洞以及提高漏洞检测效率的需求,将近年来基于机器学习的漏洞检测技术依据其问题转化方式的不同做了分类总结,并从文本处理、非欧几里得图和标准图像3个角度进行了简要介绍。最后,针对两类检测方向的不足之处,提出了建立相关标准化、规范化信息库以及衡量指标的建议。     

CADetector:跨家族的各项异性合约蜜罐检测

智能合约是区块链生态环境的根基,以太坊区别于比特币的最显著特性就是支持"智能合约",也正因为这种特性使其可承载DeFi、NFT等上层应用,因此保障智能合约安全至关重要.然而,近年来兴起的智能合约蜜罐(Smart Contract Honeypot,以下简称合约蜜罐)已对以太坊生态环境造成显著污染,其具有的检测延迟大、攻...     

基于符号执行的智能合约漏洞检测方案

随着区块链技术的应用推广,智能合约的数量呈现爆发式增长,而智能合约的漏洞将给用户带来巨大损失。但目前研究侧重于以太坊智能合约的语义分析、符号执行的建模与优化等,没有详细描述利用符号执行技术检测智能合约漏洞流程,以及如何检测智能合约常见漏洞。为此,在分析以太坊智能合约的运行机制和常见漏洞原理的基础上,利用符号执行技术检测智能合约漏洞。首先基于以太坊字节码构建智能合约执行控制流图,再根据智能合约漏洞特点设计相应的约束条件,利用约束求解器生成软件测试用例,检测常见的整型溢出、权限控制、Call注入、重入攻击等智能合约漏洞。实验结果表明,所提检测方案具有良好的检测效果,对Awesome-Buggy-ERC20-Tokens漏洞库中70份含漏洞的智能合约的漏洞检测正确率达85%。     

ShadowEth: Private Smart Contract on Public Blockchain

Blockchain is becoming popular as a distributed and reliable ledger which allows distrustful parties to transact safely without trusting third parties. Emerging blockchain systems like Ethereum support smart contracts where miners can run arbitrary user-defined programs. However, one of the biggest concerns about the blockchain and the smart contract is privacy, since all the transactions on the chain are exposed to the public. In this paper, we present ShadowEth, a system that leverages hardware enclave to ensure the confidentiality of smart contracts while keeping the integrity and availability based on existing public blockchains like Ethereum. ShadowEth establishes a confidential and secure platform protected by trusted execution environment (TEE) off the public blockchain for the execution and storage of private contracts. It only puts the process of verification on the blockchain. We provide a design of our system including a protocol of the cryptographic communication and verification and show the applicability and feasibility of ShadowEth by various case studies. We implement a prototype using the Intel SGX on the Ethereum network and analyze the security and availability of the system.     

智能合约安全漏洞研究综述

智能合约是一种基于区块链平台运行,为缔约的多方提供安全可信赖能力的去中心化应用程序。智能合约在去中心化应用场景中扮演着重要的角色,被广泛地应用于股权众筹、游戏、保险、物联网等多个领域,但同时也面临着严重的安全风险。相比于普通程序而言,智能合约的安全性不仅影响合约参与多方的公平性,还影响合约所管理的庞大数字资产的安全性。因此,对智能合约的安全性及相关安全漏洞开展研究显得尤为重要。本文系统分析了智能合约的特性及其带来的全新安全风险;提出了智能合约安全的三层威胁模型,即来自于高级语言、虚拟机、区块链三个层面的安全威胁;并以世界上最大的智能合约平台——以太坊为例,详细介绍了15类主要漏洞;并总结了智能合约安全研究在漏洞方面的进展和挑战,包括自动漏洞挖掘、自动漏洞利用和安全防御三个方面的研究内容;最后,本文对智能合约未来安全研究进行了展望,提出了两个潜在的发展方向。     

基于字节码的以太坊智能合约分类方法

近年来,区块链技术已在金融、医疗和政务等领域得到了广泛应用和关注。然而,由于智能合约的不易篡改性和运行环境的特殊性,各类安全问题频繁出现。一方面是合约开发者在编写合约时出现的代码安全问题,另一方面是以太坊出现不少高风险智能合约,普通用户很容易被高风险合约提供的高回报所吸引,但对合约的风险却无从知晓。然而,关于智能合约安全的研究主要集中于代码安全方面,对合约功能识别的研究相对较少。假如能对智能合约功能进行准确分类,将有助于人们更好地理解智能合约的行为,同时保障智能合约生态安全,减少或挽回用户的损失。已有的智能合约分类方法通常依赖于对智能合约开源代码的分析,但以太坊发布的合约仅强制要求部署字节码,且只有极少数合约公布了其开源代码。因此,提出了一种基于字节码的以太坊智能合约分类方法。收集以太坊智能合约字节码和对应类别标签,然后提取操作码频率特征以及控制流图特征;通过实验对特征重要性进行分析,获取适合的图向量维度及最优的分类模型;在交易所、金融、赌博、游戏和高风险5个类别的智能合约多分类任务中进行实验验证,使用XGBoost分类器时的F1值达到0.9138。实验结果表明所提方法能较好地完成以太坊智能合约的分类任务,并且能够应用于现实中的智能合约类别预测。     

基于以太坊平台的医疗数据安全共享方案

针对中心化医疗数据管理系统易受黑客攻击、数据互操作性差以及患者无数据控制权等问题进行了研究,提出基于以太坊平台的医疗数据安全共享方案。利用区块链结合ElGamal算法、可逆哈希函数实现以患者为中心的安全共享机制,并采用智能合约和控制模块实现对数据使用者的访问控制。通过构建以太坊私链进行仿真,结果与对比方案相比,在满足机密性、完整性、身份验证、不可否认性以及访问控制五大安全性能的同时,具备更低的计算开销。     

Characterizing and Detecting Gas-Inefficient Patterns in Smart Contracts

Ethereum blockchain is a new internetware with tens of millions of smart contracts running on it.Different from general programs,smart contracts are decentralized,tamper-resistant and permanently running.Moreover,to avoid resource abuse,Ethereum charges users for deploying and invoking smart contracts according to the size of contract and the operations executed by contracts.It is necessary to optimize smart contracts to save money.However,since developers are not familiar with the operating environment of smart contracts(i.e.,Ethereum virtual machine)or do not pay attention to resource consumption during development,there are many optimization opportunities for smart contracts.To fill this gap,this paper defines six gas-inefficient patterns from more than 25,000 posts and proposes an optimization approach at the source code level to let users know clearly where the contract is optimized.To evaluate the prevalence and economic benefits of gas-inefficient patterns,this paper conducts an empirical study on more than 160,000 real smart contracts.The promising experimental results demonstrate that 52.75%of contracts contain at least one gas-inefficient pattern proposed in this paper.If these patterns are removed from the contract,at least 0.30 can be saved per contract.     

面向智能合约链上升级的松耦合模型研究

针对已部署到区块链上的智能合约无法实现升级的问题,结合以太坊技术提出了一种松耦合的新型智能合约模型。该模型将传统的智能合约拆分为接口合约集、逻辑合约集、数据合约集三个子集。以此松耦合智能合约模型为基础,设计了一个客户实名转账获取代币的业务场景,通过部署代币合约、接口合约、逻辑合约和数据合约,实现了基本的实名转账功能。最后通过以太坊平台进行系统测试,分析了实名转账场景的功能性、可升级性及成本花销。结果表明基于该模型设计的智能合约,在实现基本功能的同时,能够允许在上链之后对其合约子集进行升级,且能有效降低升级成本,相比传统的链下升级方案,松耦合模型合约的升级成本降低了32.43%,部署成本仅增加了24.16%。     

区块链资产窃取攻击与防御技术综述

自中本聪提出比特币以来,区块链技术得到了跨越式发展,特别是在数字资产转移及电子货币支付方面。以太坊引入智能合约代码,使其具备了同步及保存智能合约程序执行状态,自动执行交易条件并消除对中介机构需求,Web3.0 开发者可利用以太坊提供的通用可编程区块链平台构建更加强大的去中心化应用。公链系统具备的特点,如无须中央节点控制、通过智能合约保障交互数据公开透明、用户数据由用户个人控制等,使得它在区块链技术发展的过程中吸引了更多的用户关注。然而,随着区块链技术的普及和应用,越来越多的用户将自己的数字资产存储在区块链上。由于缺少权威机构的监管及治理,以太坊等公链系统正逐步成为黑客窃取数字资产的媒介。黑客利用区块链实施诈骗及钓鱼攻击,盗取用户所持有的数字资产来获取利益。帮助读者建立区块链资产安全的概念,从源头防范利用区块链实施的资产窃取攻击。通过整理总结黑客利用区块链环境实施的资产窃取攻击方案,抽象并归纳威胁模型的研究方法,有效研究了各类攻击的特征及实施场景。通过深入分析典型攻击方法,比较不同攻击的优缺点,回答了攻击能够成功实施的根本原因。在防御技术方面,针对性结合攻击案例及攻击实施场景介绍了钓鱼检测、代币授权检测、代币锁定、去中心化代币所属权仲裁、智能合约漏洞检测、资产隔离、供应链攻击检测、签名数据合法性检测等防御方案。对于每一类防御方案,给出其实施的基本流程及方案,明确了各防护方案能够在哪类攻击场景下为用户资产安全提供防护。