一种基于统一合约图的增强智能合约漏洞检测方法

本发明公开了一种基于统一合约图的增强智能合约漏洞检测方法，属于区块链安全技术领域。该方法包括统一去壳修剪模块（UDP）、统一图语义融合模块（UGSF）和成对编码与对比学习模块（PGE+TSCC）。UDP模块通过分层修剪策略去除抽象语法树中的冗余节点与噪声，保留核心语义；UGSF模块构建融合语法结构、控制流、数据流和状态槽链的异构图，全面捕捉合约语义信息；PGE+TSCC模块采用暹罗编码器生成图嵌入向量，结合对比学习实现漏洞语义的深度对齐。实验结果表明，该方法在重入漏洞和时间戳依赖漏洞检测任务中，F1分数较现有最优方法提升10.53%‑11.50%，具有检测精度高、鲁棒性强、部署效率高的优势，可广泛应用于区块链智能合约的安全审计场景。