一种基于大语言智能体的NFT智能合约漏洞检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于大语言智能体的NFT智能合约漏洞检测方法，该方法是涉及一种专家知识、大语言模型和静态分析相融合的NFT智能合约安全审计方法，通过集成大语言智能体和程序分析技术，以及基于大语言智能体的自身能力挖掘漏洞的“场景属性”特征，再经过程序分析技术二次过滤检测结果，实现了NFT智能合约漏洞检测的智能化和自动化，填补了NFT智能合约漏洞检测方面方法上不足，提高了检测的泛化能力、效率和准确性；并且利用了外部知识库的支持，基于智能合约的标准接口文档构建外部知识库，构成了规范和权威的前提保证，并为漏洞检测提供了丰富的背景知识和经验数据，增强了检测的针对性和深度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于人工智能及软件测试领域，尤其涉及一种基于大语言智能体的nft智能合约漏洞检测方法。

技术介绍

1、非同质化代币(nft)是一种对于区块链上数字资产或者物理资产的表示，其蓬勃发展推动了web3生态系统的繁荣。nft允许开发者利用在区块链上运行的智能合约代码编码nft运行规则，以实现对nft的铸造、交易和管理。nft的智能合约代码标准如erc-721标准规定了nft智能合约中基础应用程序接口(api)的实现，为nft提供了铸造、交易等基础能力。然而nft智能合约也伴随着各种安全问题，即智能合约代码中普遍存在的逻辑漏洞等安全问题，易受到恶意攻击。针对nft智能合约的安全漏洞检测能够保证nft的安全性和健壮性，为nft生态系统提供安全保障，避免nft持有者的金融损失。

2、目前，针对nft智能合约的安全审计工具采用符号执行法，依赖于程序控制流图和执行路径求解，未考虑智能合约的业务运行逻辑，也无法应对复杂智能合约中存在的路径爆炸问题。在相近的研究领域，如加密货币的智能合约审计方法中，模糊测试方法受到测试用例生成策略和生成质量的限制，其实际检本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大语言智能体的NFT智能合约漏洞检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于大语言智能体的NFT智能合约漏洞检测方法，其特征在于，所述步骤(2)中针对功能函数集合中的函数，进行代码切片，具体包括以下子步骤：

3.根据权利要求1所述的基于大语言智能体的NFT智能合约漏洞检测方法，其特征在于，所述步骤(2.1)中的功能函数集合不包括公有库、私有库的声明语句，不包括抽象函数，不包括接口类函数的声明语句。

4.根据权利要求1所述的基于大语言智能体的NFT智能合约漏洞检测方法，其特征在于，所述步骤(2.2)中的切片函数，具体为一...

【技术特征摘要】

1.一种基于大语言智能体的nft智能合约漏洞检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于大语言智能体的nft智能合约漏洞检测方法，其特征在于，所述步骤(2)中针对功能函数集合中的函数，进行代码切片，具体包括以下子步骤：

3.根据权利要求1所述的基于大语言智能体的nft智能合约漏洞检测方法，其特征在于，所述步骤(2.1)中的功能函数集合不包括公有库、私有库的声明语句，不包括抽象函数，不包括接口类函数的声明语句。

4.根据权利要求1所述的基于大语言智能体的nft智能合约漏洞检测方法，其特征在于，所述步骤(2.2)中的切片函数，具体为一个映射关系mslice＝{(id，(fseq，s))}，该映射关系中键为切片id，其值(fseq,s)为一个组合，其中fseq＝[f1，f2，...，fk]是由一个从公有函数作为入口的函数调用图中的函数组成的序列，以及s＝{s1，s2，...，sm}关键变量集合，是函数序列中每个函数读或写的外部状态变量形成的集合。

5.根据权利要求1所述的基于大语言智能体的nft智能合约漏洞检测方法，其特征在于，所述步骤(4)中生成大模型检测阶段提示词，具体为：针对四种nft智能合约漏洞生成场景属性提示词tvuln＝{treentrant，trequirements，tinfinite，tburn}；所述四种nft智能合约漏洞为erc721重入、缺失requirements语句、无限铸造和公有燃烧；使用提示词模板构成场景属性提示词“给定...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹可挺，陈依苓，鲁兴，高鹏，张联成，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：