智能合约安全漏洞检测技术研究综述

智能合约是区块链技术最成功的应用之一,为实现各式各样的区块链现实应用提供了基础,在区块链生态系统中处于至关重要的地位.然而,频发的智能合约安全事件不仅造成了巨大的经济损失,而且破坏了基于区块链的信用体系,智能合约的安全性和可靠性成为国内外研究的新关注点.首先从Solidity代码层、EVM执行层、区块链系统层这3个层面介绍了智能合约常见的漏洞类型和典型案例;继而,从形式化验证法、符号执行法、模糊测试法、中间表示法、深度学习法这5类方法综述了智能合约漏洞检测技术的研究进展,针对现有漏洞检测方法的可检测漏洞类型、准确率、时间消耗等方面进行了详细的对比分析,并讨论了它们的局限性和改进思路;最后,根据对现有研究工作的总结,探讨了智能合约漏洞检测领域面临的挑战,并结合深度学习技术展望了未来的研究方向.     

基于区块链的数字音乐版权管理系统

针对传统音乐版权行业版权确权难、侵权监测难、维权取证难、版税结算难等问题,将区块链技术应用于数字音乐版权管理领域具有重要意义。通过使用VNT Chain区块链平台设计构建了一个数字音乐版权管理系统,在其中利用区块链技术为音乐版权提供存证性证明以及实现证据固化,采用Shazam算法为音乐版权提供原创性证明,并基于智能合约保障交易的安全可靠。所建系统包含用户管理、版权登记、版权交易、侵权监测、证据固化、音乐生态六大功能模块,涵盖了版权管理的主要环节,并根据业务数据的不同需求分别采用区块链、星际文件系统（IPFS）以及MySQL作为存储引擎。实验结果表明,每首音乐的版权登记时间增幅约为1.9 s,平均每首音乐的特征指纹数据存储在IPFS上大约消耗8 MB,符合预期的系统性能要求。     

基于语义嵌入模型与交易信息的智能合约自动分类系统

作为区块链技术的一个突破性扩展,智能合约允许用户在区块链上实现个性化的代码逻辑从而使得区块链技术更加的简单易用.在智能合约代码信息迅速增长的背景下,如何管理和组织海量智能合约代码变得更具挑战性.基于人工智能技术的代码分类系统能根据代码的文本信息自动分门别类,从而更好地帮助人们管理和组织代码的信息.本文以Ethereum平台上的智能合约为例,鉴于词嵌入模型可以捕获代码的语义信息,提出一种基于词嵌入模型的智能合约分类系统.另外,每一个智能合约都关联着一系列交易,我们又通过智能合约的交易信息来更深入地了解智能合约的逻辑行为.据我们所知,本文是对智能合约代码自动分类问题的首次研究尝试.测试结果显示该系统具有较为令人满意的分类性能.