智能合约安全综述:漏洞分析

加密货币比特币的出现带动了区块链技术的蓬勃发展,智能合约技术则是区块链技术中的一个技术高地.目前以太坊中的智能合约应用受到大量的关注,创造了海量的价值应用,同时也带来了密集的攻击活动.随着智能合约的数量越来越多,尤其是智能合约中的代码漏洞也逐渐被许多研究人员和恶意攻击者发现,造成了一系列重大的经济损失案件.为了对智能合约技术的稳定性发展提供理论研究基础,文章针对以太坊上已知的智能合约漏洞进行了介绍、分类和总结,并对智能合约安全漏洞进行详细的原理阐述与场景代码复现.     

基于深度学习的智能合约漏洞检测方法

以太坊是当下最流行的区块链平台之一,目前已部署数千万个智能合约,控制了价值数千亿美元的以太坊加密货币。由智能合约漏洞引起的安全事件层出不穷,资金损失尤为严重。针对当前智能合约漏洞检测率较低、检测性能不足的问题,提出了基于深度学习的智能合约漏洞检测方法。编译以太坊智能合约源码,解析其对应的字节码得到操作码数据流,根据以太坊黄皮书中操作码与16进制数的对应关系构建字典,将操作码数据流转化为用16进制数表示的操作码序列。通过对操作码序列进行分析,设计循环神经网络、长短期记忆神经网络和卷积神经网络-长短期记忆神经网络3种不同的深度学习网络结构进行漏洞检测。在真实环境中采集了47 527个智能合约,针对智能合约6种漏洞的检测,卷积神经网络-长短期记忆神经网络模型的Macro-F1达到了82.1%。大量的实验结果表明,所提出的模型和方法可实现高效的智能合约漏洞检测。     

一种基于区块链的房屋租赁应用

为实现房屋租赁的去中心化可信交易,同时保证房屋租赁应用中房源信息的真实性,研究基于区块链的房屋租赁应用。区块链的去中心化以及防篡改特性为房屋租赁应用提供了新的设计思路。针对房源信息真实性的问题,提出物联网+智能合约的房源信息“上链”方案,该方案能够有效保证房源信息的真实性。为实现房屋租赁交易的可信管理,基于比特币交易模型提出一种适用于房屋租赁应用的交易模型,最后利用以太坊平台完成了基于区块链的可信房屋租赁应用的仿真实现。     

智能合约设计模式

针对以太坊Solidity语言智能合约设计问题,在研究开源合约程序的基础之上识别了面向智能合约的六种设计模式,包括访问约束、状态机、前置条件、后置条件、紧急制动和代理。面向智能合约的设计模式有益于提升合约代码可读性,降低合约语言学习难度,也是提高区块链合约代码审计效率的途径。     

峰谷电价激励下基于智能合约的企业用电效益研究

目的提出一种基于区块链的分布式企业用电策略,在峰谷差异化定价前提下最大化降低企业用电成本。方法首先,利用区块链与智能合约技术,给出企业社区化交易P2P模型与智能合约。其次,结合某中型制药企业一年用电数据,基于峰谷电价和储能技术,建立削减用电成本的数学模型,利用深度学习框架TensorFlow对模型和数据进行求解,获取年最大成本削减量、最佳电能损耗率。最后,在社区交易P2P模型下,对用电成本进一步优化,并在以太坊中对数据进行仿真和验证。结果与结论在泛在电能互联改革中,区块链技术能更有效地降低企业用电成本,并促进企业参与电网削峰填谷。     

基于深度学习的智能合约漏洞检测方法综述

智能合约是区块链三大特点之一,也是区块链具有应用价值和灵活性的领域.本质上,智能合约是一段用特定脚本语言实现的代码,不可避免地存在安全漏洞风险.如何及时准确地检查出各种智能合约的漏洞,就成为区块链安全研究的重点和热点.为了检测智能合约漏洞,研究者提出了各种分析方法,包括符号执行、形式化验证和模糊测试等.随着人工智能技术的快速发展,越来越多基于深度学习的方法被提出,并且在多个研究领域取得了很好的效果.目前,针对基于深度学习的智能合约漏洞检测方法并没有被详细地调查和分析.本文首先简要介绍了智能合约的概念以及智能合约漏洞相关的安全事件;然后对基于深度学习的方法中常用的智能合约特征进行分析;同时对智能合约漏洞检测中常用的深度学习模型进行描述.此外,为了进一步推动基于深度学习的智能合约漏洞检测方法的研究,本文将近年来基于深度学习的智能合约漏洞检测方法根据其特征提取形式进行了总结分类,从文本处理、静态分析和图像处理3个角度进行了分析介绍;最后,总结了该领域面临的挑战和未来的研究方向.     

基于联盟区块链和IPFS的音乐共享模型

提出一种基于联盟区块链技术和星际文件系统(IPFS)的去中心化音乐共享模型.利用区块链去中心化、不可篡改等特点,结合IPFS共同维护音乐数据的分布式可靠存储,并在联盟链场景下搭建节点进行数据验证,采用以太坊PoA共识机制避免算力挖矿,以减少全网节点共识时间,通过设计智能合约实现了安全、透明的音乐数据存储和共享.对区块链交易处理效率进行实验测试,结果表明,当出块时间为100 s时,系统吞吐量为311笔/s,具有较高的运行效率.     

区块链发票生态链的应用

2008年,中本聪发表了一篇《比特币:一种点对点的电子现金系统》的论文,此后区块链在全球掀起了一场信用革命。从比特币的诞生到各种代币的快速生长,从以太坊为代表的智能合约的兴起,到区块链+场景的不断涌现,区块链以其去中心化、数据不可篡改、可追溯和智能合约等安全可信的独特优势被越来越多的人认同和接受。发票领域因其超大规模和超限共识的特点天然成为区块链技术解决的领域之一,也必将成为"区块链+场景"的潜力应用之一。     

基于智能合约的易扩展高效去中心化跨链交易协议

针对已有的去中心化跨链交易方案存在的交易效率低、手续费开销大和难以扩展的问题,提出了基于智能合约的跨链交易协议(CCE-SC).协议采用智能合约保证了跨链交易的去中心化和安全性,通过策略制定、策略同步和区块链共识验证三大算法实现低成本且高效的跨链交易.协议中的每条链只需部署一个包含资金池模块、记录管理模块、链转发模块和汇率管理模块的智能合约,就可实现多条链间的跨链交易,解决了以往方案难以扩展的问题.通过实验测试对协议的性能进行分析,实验结果表明该协议使跨链交易效率有了较大提升,同时减少了手续费开销.     

基于区块链的流媒体文件分享系统设计

区块链及其一系列产物:数字货币、智能合约等引发了全球范围的技术和社会变革.它的去中心化、数据不可篡改等特征被认为能够解决复杂的知识产权的权属认定、流转等问题.与此同时,层出不穷的流媒体侵权事件凸显出流媒体版权保护存在诸多问题.针对这些问题,本课题结合以太坊区块链、星际文件系统、流媒体和前端技术,提出基于区块链的流媒体文件分享方法和版权保护方法,设计开发一种更加保护创作者权益的流媒体文件分享系统.     

基于胶囊网络和注意力机制的智能合约漏洞检测方法

近年来,随着智能合约的数量越来越多,因合约漏洞而造成的经济损失愈发严重,智能合约的安全性越来越受到广泛的关注。基于深度学习的漏洞检测方法能够解决早期传统智能合约漏洞检测方法检测效率低、准确率不足的问题,但大多现有基于深度学习的漏洞检测方法都是直接使用智能合约源代码、操作码序列或字节码序列作为深度学习模型的输入,会因引入过多无效信息而削弱有效信息。为此,文中提出了一种基于胶囊网络和注意力机制的智能合约漏洞检测方法。考虑到程序的执行时序信息,文中通过提取智能合约的关键操作码序列作为源代码特征,然后利用胶囊网络和注意力机制的混合网络进行训练,其中胶囊网络模块用于提取智能合约的上下文信息以及局部与整体的联系,注意力机制用于给不同的操作码按照其重要程度分配不同的权重。实验结果表明,文中提出的算法在智能合约数据集中的F₁分数和准确率分别为94.48%和97.15%,与其他传统检测方法和深度学习方法相比有较明显的性能提升。     

基于零知识证明的匿名投票方案

针对现有电子投票与问卷调查系统中公正性与匿名性这两项最根本需求,提出了运行于以太坊上的智能合约投票方案。方案满足可信、透明的要求,剥离了对可信第三方的依赖。随后进一步结合零知识证明与数字签名技术,实现了方案的匿名性。通过合理设计算术电路及智能合约,该方案可满足一人一票或一人多票的应用场景。通过安全性分析,本方案完全满足业界对电子投票方案公认的各种要求,加之相关代码已完整开源,为后续移植及具体应用提供了借鉴与参考。     

基于区块链、智能合约和物联网的供应链原型系统

 为利用区块链、智能合约和物联网等新技术的优势,提高供应链信息化水平,设计开发了基于区块链、智能合约和物联网的供应链原型系统。借助物联网中的二维码、RFID和NFC实现供应链各主体数据的自动化上传;利用区块链和智能合约,完整保存了整个供应链各主体的数据,保证了数据公开透明、可追溯且不可篡改,同时兼顾了隐私数据的加密保护;并针对不同用户提供了不同程度的数据查询功能。通过这些优化和改进,使供应链系统更加自动化、更加安全可信,便于监管溯源。     

基于区块链的数据版权保护与组合竞拍

基于区块链、数字水印以及密封递价拍卖的组合竞拍算法, 设计并实现了一套数据版权保护与组合竞拍系统. 首先, 采用去中心化的区块链技术, 结合智能合约来存储数据版权的上链记录、版权交易记录等, 通过共识机制使得网络中的各个节点在互不信任的情况下达成共识, 提升了版权管理系统的公信力. 其次, 数字水印作为一种特殊的编码, 能够将水印信息隐藏在数据中, 通过验证水印信息就可甄别版权归属. 结果表明, 所设计的数字水印模块对原始数据大小增加很少, 且可高效地实现数字水印的嵌入和提取. 最后, 设计了一种组合竞拍算法来自动化地为版权拥有者挑选出最优的出价组合, 实现数据版权的价值交换.     

基于以太坊的格上属性基可搜索加密方案

提出了一种基于以太坊的安全、灵活、高效的格上属性基可搜索加密方案.方案基于格密码体制提出,解决了传统基于双线性配对技术的属性基可搜索加密方案存在的不可抗量子攻击安全问题.方案使用基于以太坊技术的分散存储方法解决了传统云存储系统中单点故障问题,并且方案中数据拥有者代替私钥生成器为用户生成私钥,这避免传统方案由于密钥托管问题造成的密钥滥用以及隐私泄露.采用以太坊的智能合约解决了以往属性基可搜索加密方案中云服务提供商不可信情况下关键字搜索结果的可靠性问题.与传统属性基可搜索加密方案相比,方案不仅可实现对加密关键字的细粒度检索,并且可抵抗量子攻击,增强了方案的安全性.在容错学习问题(learning with errors,LWE)假设下,证明了方案的安全性.     

基于改进拜占庭容错算法的区块链气象数据共享系统

针对气象数据共享程度低、数据获取途径少、中心化程度高等问题,提出一种基于改进拜占庭容错算法的区块链气象数据共享系统(BDMSS)。首先建立了BMDSS的系统框架,并基于该框架设计了系统的智能合约架构和基于共享度的区块链共识机制;其次,为规范BDMSS中的节点行为规范,提出了改进拜占庭容错算法(SD-PBFT)。仿真结果表明,SD-PBFT相对于拜占庭容错算法在带宽开销、吞吐量和时延的系统性能指标上具有更好的表现;最后,作为系统演示,考虑气象数据中的地面观探测资料共享场景,基于以太坊平台,并结合星际文件系统(IPFS)开发BMDSS,并进行初步实现与测试。     

End-to-end verifiable electronic voting scheme of blockchain based on random linear block code

Blockchain is an emerging decentralized technology of electronic voting. The current main consensus protocols are not flexible enough to manage the distributed blockchain nodes to achieve high efficiency of consensus. For practical implementation, the consensus based on random linear block code(RLBC) is proposed and applied to blockchain voting scheme. Along with achieving the record correctness and consistency among all nodes, the consensus method indicates the active and inactive consensus nodes. This ability can assist the management of consensus nodes and restrain the generating of chain forks. To achieve end-to-end verifiability, cast-or-audit and randomized partial checking(RPC) are used in the proposed scheme. The voter can verify the high probability of correctness in ballot encryption and decryption. The experiments illustrate that the efficiency of proposed consensus is suitable for blockchain. The proposed electronic voting scheme is adapted to practical implementation of voting.