联通软件研究院开源智能合约漏洞检测成果

智能合约是区块链的核心执行层，其安全性直接影响链上业务的可信运行。当前，主流智能合约检测工具普遍存在检测精度有限、覆盖漏洞类型较少的问题，且能力多局限于Solidity 语言，面向联盟链（如Go语言链码）的自动化检测工具相对匮乏，难以满足企业级生产环境的安全要求。

FISCO BCOS（飞梭链）由微众银行等机构发起，是国内最具规模和活跃度的区块链技术开源社区之一，在底层框架、跨链互操作、隐私计算等方向具备较为完整的技术体系。经与社区充分沟通，由联通软件研究院牵头，于 2026 年 6 月下旬正式成立 SCVD-SIG，目前该小组已获 FISCO BCOS社区官方认可，并由社区官方公众号发布了专题介绍。

作为本次开源合作的首批成果，智能合约漏洞检测核心源代码及高质量漏洞数据集（含 140 个典型样本首发版）已正式上传至 FISCO BCOS 社区GitHub仓库，面向社区开放。

本次开源成果源自联通软件研究院「基于深度学习的区块链智能合约安全检测技术」前瞻性研究项目（与北京大学合作开展），由西安分院数据服务项目组牵头并承担核心技术攻关。项目以多维数据融合与双级图神经网络检测框架为核心技术路线：

• 在数据建模层面，将静态代码（源码、字节码、操作码）解析为抽象语法树（AST）、控制流图（CFG）、数据依赖图（DDG）等多维图结构，结合漏洞模式模板与数据增强方法，构建了约7,500 份、覆盖 Solidity 与 Go 双语言、7 类典型漏洞的智能合约数据集；

• 在模型层面，从节点级与图层级协同增强检测能力，节点级动态邻域注意力显式引入节点特征差异与边的类型语义，精准突出关键依赖路径、抑制噪声边；图层级跨层注意力融合对各层图特征做维度对齐与图级池化后按层自适应加权，兼顾浅层局部代码细节与深层全局业务语义，提升对复杂业务逻辑类漏洞的识别准确性。

在测试集上，该模型检测准确率较部分主流分析工具平均提升约 15.2%。相关成果已集成至联通链 BCS 系统，并在可信数据空间等场景完成实际应用验证。

下一步，联通软件研究院将继续依托 SCVD-SIG 推进检测能力的迭代与扩展，按计划补充更多漏洞类型与语言支持，并探索与社区在评测基准、数据规范等方向的协作，稳步推动研究成果从内部应用走向行业共建，提升行业影响力。