智能合约安全背景与挑战 [page::1]

• 智能合约广泛应用于金融、供应链、物联网等领域，合约漏洞引发的安全事件频发，累计损失达51亿美元。

- 传统静态/动态分析方法存在效率低、误报高等问题，机器学习辅助检测成为新方向。

Opcode向量化特征提取方法 [page::3][page::4][page::9][page::10]

• 根据以太坊虚拟机语义对opcode进行10类分类（如操作指令、逻辑指令、跳转指令等），并进行指令简化，减少维度。

- 采用2-Gram方法提取opcode相邻二元组，结合TF-IDF计算特征权重，构造1225维稀疏向量表示，统一所有合约向量维度。

• 实验设计伪代码详述Opcode分类、N-Gram及TF-IDF算法实现过程。

数据集与标注概况 [page::11][page::12]

| 漏洞类型 | 合约数量 |
|----------------------|-----------|
| 访问控制漏洞 | 37 |
| 重入攻击漏洞 | 58 |

• 数据集来源于Etherscan收集500份智能合约，利用静态分析工具Slither标注是否含漏洞。

- 采用70%训练，30%测试划分，样本量偏小且不平衡，对模型训练产生影响。

机器学习模型训练与效果对比 [page::13][page::14]

| 模型 | 精确度 | 召回率 | F1-score | 准确率 |
|----------------------|-------|-------|---------|--------|
| SVM (方法1/2) | 0.583 | 1.0 | 0.737 | 0.583 |
| 决策树 (方法2) | 0.65 | 0.929 | 0.765 | 0.667 |
| 随机森林 (方法1) | 0.583 | 1.0 | 0.737 | 0.583 |

• 方法1为基于opcode文本向量化；方法2为基于2-Gram和TF-IDF的向量化。

- 2-Gram方法配合决策树在准确率和F1-score表现优于其他组合。

• 数据集不平衡影响显著，模型效果有较大波动。

基于分类器链的多标签恶意代码检测 [page::14][page::15][page::16]

• 引入分类器链模型处理合约多漏洞检测，捕获漏洞标签之间的相关性。

- 实验中采用随机森林为基分类器，效果受数据稀缺及样本不平衡制约，整体指标偏低。

• 适用多标签学习场景，但待扩充更大样本集以提升性能。

未来研究方向及挑战 [page::18]

• 扩大样本量，自动下载合约代码构建更丰富训练集。

- 探索半监督及无监督学习方法，缓解标签缺失和样本匮乏问题。

• 应对隐私保护及对抗样本攻击，确保安全检测系统鲁棒性。

金融技术研究报告详尽分析报告

报告题目：Malicious Code Detection in Smart Contracts via Opcode Vectorization
作者：HUANHUAN ZOU，ZONGWEI LI，XIAOQI LI
发布机构：海南大学网络空间安全学院
发布日期：2025年4月（预计出版）
研究主题：区块链智能合约恶意代码检测技术，基于操作码（opcode）的向量化方法及机器学习应用

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一、元数据与概览

本报告聚焦于区块链中智能合约恶意代码的检测问题，尤其结合机器学习中的特征工程技术来提升检测效果。作者团队位于中国海南大学网络空间安全学院，致力于智能合约安全领域的技术探索。报告提出了一种基于智能合约操作码的向量化方法，通过对操作码序列进行语义分类及简化，结合N-Gram（主要为Bigram）和TF-IDF算法进行特征提取，最终送入机器学习模型进行训练和预测，且引入了分类器链（classifier chain）来处理多标签的检测任务。

报告核心贡献及信息点包括：

• 重视智能合约的操作码（opcode）层面作为恶意代码的特征源，避免直接基于字节码的语义信息丢失问题。

- 通过opcode分类简化维度，利用2-Gram和TF-IDF算法实现高效向量化；

• 应用多种机器学习模型进行训练对比，发现特征选择对结果有显著影响；

- 探讨分类器链模型解决多标签检测的问题，考虑不同恶意代码标签间的关联性；

• 实验数据具有数据不均衡及样本规模有限的缺陷，影响检测效果。

综上，作者意图展示opcode向量化的路径在智能合约安全检测中的潜力，强调特征处理和模型选择的关键作用，并指出实际应用中存在的瓶颈和未来研究方向。此报告适合对智能合约安全、区块链代码审计和机器学习在安全领域应用有兴趣的科研及开发人员参考。[page::0, 1]

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二、逐节深度解读

2.1 引言与背景（第1-2页）

关键论点与内容

• 智能合约技术的迅速发展推动了其在金融、供应链、物联网等多领域的应用。然而，合约代码固有安全风险不断暴露，导致严重资产损失（如2017年Parity Multisig钱包漏洞冻结3亿美元，2018年BEC攻击导致9亿美元损失等）。

- 智能合约安全事件占区块链安全事件约6%，但造成的累计损失高达51亿美元，安全问题亟待解决。

• 传统静态/动态分析方法效率低下、易产生误报，且难以应对新型复杂漏洞。

- 机学习在计算机视觉和自然语言处理（NLP）等领域成功，为智能合约恶意代码检测提供新思路。

• 机学习可以自动、高效地审计复杂代码，减少人工成本，提升安全检测覆盖率与准确度。

逻辑推理与依据

• 由智能合约的不可变性和自动执行特性，若代码存在漏洞，其影响与损失会持续且难以修复。

- 机器学习可以学习大量样本中的潜在模式，有望弥补传统方法盲点。

• 随着区块链生态发展，智能合约数据增多和工具完善，有助于机器学习模型训练及安全检测能力提升。

整体解析指出，本节在界定问题背景的同时，为后文提出基于opcode向量化的机器学习检测方法奠定基础。[page::1]

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2.2 智能合约特性与Opcode基础（第2-4页）

核心内容总结

• 智能合约定义、特性：透明性、不可篡改性、自动执行和去中心化。

- 传统基于源代码的分析受限于源码公开度低（仅大约1%的合约可得源码），而字节码和opcode可广泛获取。

• Opcode作为智能合约的“低层语言”，能更准确反映代码行为和结构，更利于挖掘漏洞特征。

- 文章列举六种常见的特征提取维度：opcode特征、控制流、数据流、函数调用、变量类型、代码复杂度。

• 采取opcode向量化为主要途径，以规避来源有限问题并减少语义损失。

关键推理

• 来源于以太坊虚拟机（EVM）结构的opcode编码映射，opcode序列表现代码逻辑，更方便机器学习算法处理。

- 将opcode进行分类简化（后续见第3.3部分），降低特征维度，避免高维度造成的“维数灾难”。

• 机器学习处理文本数据中成熟的N-Gram和TF-IDF算法，可被借鉴应用于opcode序列向量表示。

此节通过技术背景与现有方法介绍，展现了opcode作为有效智能合约代码特征的科学性和必要性。[page::2, 3, 4]

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2.3 Opcode分类与向量化方法 （第4-10页）

操作码分类

报告依据以太坊虚拟机中opcode执行语义，将opcode分为10个大类，包括：

• 操作指令（Operational Instructions）：数据入栈、复制、交换、日志记录等；

- 可预见变量指令（Predictable Variable Instructions）：区块链相关环境信息；

• 逻辑指令（Logic Instructions）：位运算、逻辑非；

- 算术指令（Arithmetic Instructions）：加减乘除及模运算；

• 比较指令（Comparison Instructions）：关系判断（小于、大于、等于等）；

- 地址及余额指令（Address and Balance Instructions）：查询账户和合约地址相关信息；

• 调用系列指令（CALL-family Instructions）：支持跨合约调用；

- 存储操作指令（SSTORE-family Instructions）：对内存和存储的读写；

• 终止指令（Termination Instructions）：执行结束相关指令（返回、停止、自毁等）；

- 跳转指令（Jump Instructions）：用于流程控制的跳转操作。

分类目的在于保留关键功能和语义，方便后续简化统一处理。

向量化方法详述

• 采用N-Gram（N=2）算法，捕获opcode序列中相邻指令对的出现频率，反映上下文关系。

- 利用TF-IDF衡量各opcode bigram在单个合约中的频次（TF）及其在整体合约集合中出现的稀有程度(IDF)，突出重要特征。

• 为避免维度爆炸，先对opcode进行语义简化（如所有PUSH系列统一为PUSH），最终得到35类指令，这样全组合bigram共有1225维。

- 设计固定维度向量（1225维），对不出现的bigram置0，保证不同合约间特征向量维度一致。

• 提供伪代码展示分类、N-Gram和TF-IDF的实现流程，确保方法的可复现性。

逻辑理解

• 通过简化opcode类别减少维度，有效避免模型训练中的维数灾难，同时保持程序语义。

- N-Gram捕获序列信息，提升模型对程序上下文的理解，避免单纯词袋模型丢失顺序导致信息不足。

• TF-IDF权重帮助过滤掉频繁出现但影响较小的opcode bigram，提高特征表达的差异性。

该模块搭建了从代码到机器学习特征的桥梁，是技术的核心创新之一。[page::4,5,6,7,8,9,10]

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2.4 实验设计与结果分析（第11-14页）

数据集构建

• 来自以太坊区块链浏览器Etherscan的500个智能合约源码（经手动下载与反编译生成opcode文本文件）。

- 使用Slither静态分析工具为合约打标签，检测出80份存在漏洞，包括访问控制（37份）和重入攻击漏洞（58份）。

• 标签化处理采用二元分类标注法，对每个漏洞类别分别赋1/0。

- 训练集：70%，测试集：30%。

评估指标

• 采用准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值四个指标衡量模型表现。

- 定义TP、TN、FP、FN等标准混淆矩阵构造元素。

模型训练结果

• 两种特征提取方法研究：Method 1（直接基于操作码文本向量化）、Method 2（2-Gram+TF-IDF bigram向量化）。

- 使用五种主流机器学习模型：支持向量机（SVM），决策树（Decision Tree），随机森林（Random Forest），K近邻（KNN），逻辑回归（Logistic Regression）。

• Method 1在五种模型中造成完全相同的性能，准确率58.3%，召回率100%，其他指标一致，表现平庸。

- Method 2中，决策树表现最佳，准确率有所提升至66.7%，F1值提升至约0.765，显示N-Gram大模型有潜力。

• 随机森林在Method 1中优于Method 2，显示模型和特征匹配度的重要性。

- 实验受限样本规模小、类别不平衡影响明显，表现稳定性较差。

图表解读

• 图5呈现了决策树和随机森林模型在两种方法下的准确率、精确度、召回率和F1-score的趋势，支持文本。

报告强调由于样本数及类别分布问题，结果的稳定性有限，方法2的bigram特征为未来扩充数据集后改良模型提供方向。[page::11, 12, 13, 14]

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2.5 分类器链方法（第14-16页）

原理阐述

• 多标签场景下，多个漏洞标签之间可能存在依赖关系。

- 传统方法将多标签拆分为独立二分类任务，忽视标签间联系，降低效果。

• 分类器链方法通过串联多个二分类器，后序分类器以之前的预测标签作为辅助特征，捕获标签间相关性。

- 训练时，依序训练每个二分类器；预测时，依序生成并传递标签预测，构成预测链条。

实验结果

• 采用基于随机森林的分类器链实现多标签恶意代码检测（访问控制和重入攻击）。

- 训练结果表现不佳：准确率33.3%，精确率27.2%，召回率46.7%，F1仅0.343。

• 主要原因是数据严重不平衡，导致模型学习不到有效的标签相关特征。

此部分展示了多标签机器学习方法在智能合约恶意代码检测中的应用可能性，但凸显数据集样本不足的瓶颈。[page::14, 15, 16]

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2.6 相关工作综述（第16-19页）

• 重点评述基于机器学习的智能合约恶意代码检测领域特征提取方式，包括语法、语义、控制流、数据流及图嵌入技术。

- 介绍了用抽象语法树（AST）、字节码、opcode特征的方法及其局限。

• 介绍基于分类器链的多标签学习算法的研究进展及改进方法。

- 引用大量近期研究，包括结合大型语言模型（LLMs）利用AST、图神经网络（GNNs）、基于交易行为图检测恶意账户等多维度的检测技术。

• 指出获取源代码的难度限制了方法应用，促进了基于区块链账户行为或字节码的替代方法发展。

- 介绍隐私保护、对抗攻击以及更大规模数据采集等前沿挑战。

此综述反映了该领域的活跃研究动态和复杂挑战，同时为本报告提出的opcode向量化方法提供学术背景支撑。[page::16, 17, 18, 19]

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2.7 结论与未来展望（第18页）

结论总结

• 确认智能合约恶意代码检测的紧迫性和重要性。

- 本文成果包括采用opcode文本向量化的恶意代码检测框架，涵盖五种机器学习模型和分类器链的综合比较。

• 数据集严重不平衡且样本量不足，导致模型结果精度偏低，训练误差显著。

- 指出标注错误和重复样本等数据质量问题对模型性能影响明显。

未来工作方向

• 扩大数据集规模，开发自动爬虫提取链上合约代码，减少人工筛选成本。

- 探索半监督学习和无监督学习等方法利用大量无标签智能合约数据，缓解恶意样本匮乏问题。

• 加强隐私保护设计，防止机器学习系统被攻击或泄漏敏感信息。

- 期望通过这些改善，提升机器学习模型对智能合约恶意代码的检测能力和实用性。

结论明确指出数据尺度和质量是制约当前方案性能的核心瓶颈，[page::18]

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三、图表深度解读

图1（第3页）：智能合约字节码示例

• 展示了以太坊合约字节码的原始十六进制文本，庞大而无结构，难以直接用作模型特征。

- 字节码虽可反编译，但信息散乱，且难以捕捉代码逻辑特征。

• 辅助说明为何采用opcode序列作为分析和向量化输入。

图2（第4页）：智能合约操作码示例

• 显示反编译后简洁的opcode文本序列，如 PUSH1 0x80、MSTORE、CALLDATASIZE、LT等。

- 直观反映opcode序列结构，对比字节码更易于结构化处理和语义分析。

• 显示opcode有明确含义和复合逻辑，适合文本向量化处理。

表1至表10（第5-7页）：Opcode分类及说明表

• 详细列举各opcode类别及代表指令，解释其功能作用。

- 有利于后续简化设计与维度压缩。

• 例如PUSH系列合并为PUSH、算术指令合并为COUNT、逻辑判断合并为JUDGE类别。

表11（第9页）：简化规则映射表

• 展示操作码类别简化策略，将大量细粒度opcode合并为35个简化类别。

- 保证向量空间合理维度，避免过度稀疏。

图3（第10页）：opcode简化后bigram抽取流程图

• 清晰展现从原始opcode到简化opcode，再到2-Gram bigram生成的流程。

- 视觉化辅助理解特征工程阶段机制。

表12-15（第10-11页）：伪代码部分

• 呈现算法实现流程，包含bigram生成、opcode分类算法、N-Gram处理和TF-IDF计算。

- 增强方法可复现性和透明性。

表16（第12页）：数据集中漏洞类型分布

| 漏洞类型 | 合约数量 |
|-----------------------|----------|
| 访问控制漏洞 | 37 |
| 重入攻击漏洞 | 58 |

• 显示样本存在漏洞分布不均，重入攻击较为多见。

表17-18（第13-14页）：两种方法不同模型结果对比

• Method 1全模型性能相同准确率0.583，召回率1.0，无差异。

- Method 2决策树最高准确率0.667，F1-score提升至0.765，表现较优，而随机森林却出现性能下降。

• 反映特征选择对不同模型性能差异影响大，且数据缺陷限制表现。

图5（第14页）：决策树与随机森林模型性能折线对比图

• 直观反映各指标数值趋势。决策树在Method 2表现优于Method 1。

- 强调选择合适的特征处理策略对提升模型表现关键。

图6（第15页）：整体恶意代码检测流程框图

• 展示了从合约收集、标签获取、opcode向量化、特征矩阵形成，到分类器链训练预测的完整流程。

- 图中标注了核心模块及数据流转关系，便于理解整体系统架构。

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四、估值分析

本报告非典型金融分析报告，无直接估值内容。但对应机器学习算法的“估值”可理解为模型性能评价和方法优劣比选。主要基于如下机器学习性能指标评估：

• Accuracy（准确率）：整体预测正确率；

- Precision（精确率）：正预测结果中真正标签比例，体现预测可信度；

• Recall（召回率）：真正标签中正确识别比例，关注漏报率；

- F1-Score：精确率与召回率的调和平均，综合考量模型性能平衡。

针对特征工程方法（Method 1和Method 2），和不同模型（SVM、决策树、随机森林等）进行了系统对比。结果表明：

• Method 2有潜力提升检测能力；

- 决策树模型较适配该方法，表现优于随机森林和其他模型；

• 多标签分类器链因数据不平衡导致性能不足，需数据规模及质量保证。

实验的敏感性本质上反映了训练数据的不均衡及样本量限制，并未具体针对模型参数或输入向量进行更细粒度敏感度分析，提示未来可开展此方向。[page::13, 14, 16]

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五、风险因素评估

报告探讨了智能合约恶意代码检测领域存在的若干关键风险，具体包括：

• 数据集不均衡风险：正常合约大量存在，恶意合约样本稀缺，导致训练模型偏向正常样本，漏检恶意代码。

- 标签质量风险：自动检测工具存在误报和漏报，标签存在错误，影响模型的准确学习。

• 样本规模不足：500份样本数据规模较小，限制了模型实际泛化能力和稳定性。

- 方法适用性风险：基于opcode的特征提取存在一定语义损失，且当前多标签分类器链性能不佳。

• 隐私和安全风险：未来模型部署需防范敏感信息泄漏和对抗攻击风险。

报告虽未系统给出缓解具体方案，但在未来工作中提出了通过大规模数据爬取、采样多样化、引入半监督学习及隐私保护等方向进行风险应对。[page::18]

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六、批判性视角与细微差别

• 数据规模与不平衡严重限制结论推广：报告多次强调样本数限制对训练的负面影响，模型易过拟合或表现欠佳，说明实验结果尚未充分验证方法泛化能力。

- 样本标签依赖自动化工具，存在误报风险：Slither工具自动标注漏洞，但未提及人工审核，标签错配可能导致模型训练误导。

• 简化opcode类别的设计存在信息损失的潜在风险：将算术指令全部合并为COUNT等，或可能丧失对特定漏洞敏感的细节指令区分。

- 未充分讨论编码顺序及更高级语义特征的处理：仅采用2-Gram可能遗漏更长距离的依赖关系，且未尝试深度学习模型功能提取。

• 分类器链性能较差，表明多标签依赖结构建模未充分优化，未来可结合更复杂的图模型或注意力机制探索标签关联。

- 缺少对比基线方法或其他先进特征方案，虽提及背景文献，但未进行系统对比，难以全面评估提出方法效果优劣。

• 实验评价主要基于传统机器学习指标，未拓展至实际应用场景中的风险成本评估或检测效率分析。

总体来看，报告对opcode向量化的探讨具启发性，但受限于实验条件和设计，存在多处可改进空间，未来需补充更大规模、更精准标注与更丰富特征建模，提升检测效果与稳健性。[page::18, 19]

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七、结论性综合

本文系统探究了基于智能合约opcode序列的恶意代码检测方法，聚焦于通过操作码的分类简化和2-Gram+TF-IDF相结合的向量化技术实现特征提炼，将智能合约的低层指令序列映射为固定维度的向量输入，进而利用多种传统机器学习模型及分类器链模型进行恶意代码多标签检测。

从报告图表综合分析得到如下关键见解：

• Opcode序列比字节码更适合提取合约代码执行逻辑及行为特征，详见图1和图2，揭示opcode文本的结构优势。

- 通过精细分类和语义简化，词汇规模从几百个opcode压缩至35类，有效控制了特征维度，详见表1至表11，初步保证了向量空间的表达能力和计算效率。

• 大规模的1225维bigram向量捕获了opcode间的局部顺序关系，配合TF-IDF权重，有效增强了特征对漏洞相关行为的识别能力，技术流程清晰见图3和伪代码（表12-15）。

- 实验中，2-Gram+TF-IDF特征结合决策树模型在准确率和F1分数上表现优于直接基于文本向量的特征，提示该特征处理机制对漏洞检测结果有积极推动，支持模型选择与特征组合的重要性。

• 多标签检测中，分类器链方法面临样本不平衡的瓶颈，性能指标显著下降，体现了样本规模与类别分布对多标签模型训练的关键影响（表19，图6）。

- 报告充分论述了智能合约安全领域多维特征工程、机器学习算法及多标签学习的发展与挑战，为后续研究提供了坚实背景和参考框架。

• 数据规模、数据质量和特征丰富性显著影响机器学习在智能合约恶意代码检测应用的现实效果，未来需结合更大规模、更高质量数据集，以及更深层次建模技术，提升检测准确率和实用价值。

最终，作者团队体现出基于opcode的特征向量化在智能合约安全检测领域具有潜在实用价值，尤其适用于源代码不可获情况下的安全审计，机器学习模型通过合理设计与训练能实现一定的恶意代码识别能力。但目前结果受限于实验数据的规模及质量限制，尚需进一步研究多层次特征融合和更先进模型架构来提升检测性能和泛化能力。未来方向明确围绕数据集扩展、半监督学习、隐私保护及对抗防御等热点展开，具备较大研究和应用空间。

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图片引用示例：

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综上，本报告在智能合约安全检测研究方向为opcode向量化与机器学习检测提供了系统性的技术框架和实证探索，虽存在数据规模与质量欠缺的现实局限，但技术思路和方法论的持续优化，将为区块链智能合约安全保障注入新的活力与可能。

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