基于AIGC的区块链智能合约IDE验证测试方法和系统与流程

本发明涉及区块链，具体地，涉及一种基于aigc的区块链智能合约ide验证测试方法和系统。

背景技术：

1、随着区块链技术的不断发展，智能合约作为区块链技术的重要应用之一，已经得到了广泛的应用。智能合约是一种自动执行的合约，它可以在没有第三方干预的情况下，自动执行合约中的条款。智能合约的编写和测试是智能合约开发的重要环节，但是由于智能合约的复杂性和难以预测性，导致智能合约的编写和测试效率低下，同时也存在着安全性和可靠性等方面的问题。

2、专利文献cn115841297a公开了一种基于智能合约的项目实施进度监管方法，包括如下步骤：s1、以ubantu系统作为搭建基底，通过go-ethereum软件对区块链进行创世区块的初始化以及私人网络的构建；s2、以remix ide为开发平台，通过solidity语言对企业项目实施进度的上链提交撰写智能合约；s3、反复测试智能合约的性能与安全性，用户上链确权，进行项目进度提交，成功确权。然而该专利无法完全解决目前存在的技术问题，也无法满足本发明的需求。

3、为了解决这些问题，人们提出了一些方法，例如使用静态分析工具、模型检测工具等，但是这些方法都存在着一定的局限性，无法完全解决智能合约的编写和测试问题。aigc(ai generated content)技术是一种基于归纳推理和反例引导的智能合约分析方法，可以自动推导出智能合约的规范和不变量，并生成反例以帮助程序员进行调试和修复。

4、智能合约是一种基于区块链技术的自动化合约，其代码通常由多个函数组成。负责逻辑的合约更是由很多合约文件组成；在编写智能合约时，需要对其进行相关分析，以确定其功能和逻辑是否符合预期。因此，需要开发一种分析工具，能够对智能合约进行静态和动态分析，以发现潜在的错误和漏洞，并对其逻辑进行优化。

5、aigc目前一般为通用型模型的接口，为了让ai模型对区块链智能合约的分析优化更加匹配，需要对提示词进行优化；由于链上攻击手法的多样性和迭代快速，需要对模型训练的投喂数据进行及时的收集和处理。

6、智能合约的正确性对于区块链系统的安全和稳定性至关重要。因此，需要开发一种形式化验证工具，能够对智能合约进行形式化验证，以确保其满足预期的安全和正确性要求。

7、aigc是一种人工智能技术，能够对代码进行自动化生成和优化。但aigc本身直接识别相关错误能力还不能满足要求，需要进行更专业的提示(aiprompt)，因此，在合约ide模块还需要加入相关的提示词；在本发明中，需要将aigc与区块链智能合约进行高度集成融合，最终达到方案的目的。

技术实现思路

1、针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于aigc的区块链智能合约ide验证测试方法和系统。

2、根据本发明提供的基于aigc的区块链智能合约ide验证测试方法，包括：

3、步骤1：使用智能合约ide编写代码，并得到代码的相关提示词；

4、步骤2：将代码以及相关提示词通过接口传给ai，通过ai对智能合约进行分析，找出其中的漏洞和错误，并返回提供相应的修复方案；

5、步骤3：开发者根据ai提供的修复方案进行智能合约代码的修改，然后将修复后的代码再次提交给ai进行分析；

6、步骤4：在智能合约代码经平台编译验证无误后，与区块链合约安全性形式化验证相关的提示词融合；

7、步骤5：通过ai根据业务和功能逻辑写出测试案例，对合约进行测试，验证合约的正确性；

8、步骤6：在区块链网络上进行模拟功能逻辑案例测试和攻击测试，验证智能合约代码修改的有效性和安全性；

9、步骤7：进行数据投喂训练及模型更新。

10、优选地，所述步骤2包括：

11、步骤2.1：对新的智能合约代码进行预处理，包括去除注释、格式化和标记化；

12、步骤2.2：从新的智能合约代码中提取与模型训练时相同的特征集，包括变量名、函数调用和控制流结构；

13、步骤2.3：加载预训练的ai模型，并输入提取的特征数据；

14、步骤2.4：对输入的智能合约代码进行分析，标出错误或漏洞，并根据训练数据提供修复建议；

15、步骤2.5：进行人工审核与验证；

16、步骤2.6：对在实际应用中发现的问题反馈集成到模型的下一次迭代中，以进一步优化其性能。

17、优选地，所述步骤5包括：

18、模拟正常测试：模拟用户在正常情况下使用智能合约，包括正常的交易、数据查询和合约调用；模拟在短时间内大量用户同时使用智能合约，以测试合约在高压力下的性能；模拟不同权限级别的用户或其他合约对目标合约的操作，包括管理员和普通用户；

19、模拟异常测试：模拟提供格式错误、数值范围超出或明显无意义的输入数据给合约；模拟由于网络延迟或恶意攻击导致的相同交易多次提交的情况；模拟两个或多个合约相互调用形成的循环，从而导致的死锁或资源耗尽的情况；模拟合约的有效期到期、被中止或删除的情况；模拟合约在执行过程中因为某种原因导致的随机失败；异常测试根据外部区块链链上新型异常攻击进行更新，然后训练相关的模型；

20、将应对措施通过ai对代码修改后反馈给测试方，从而对合约代码进行更新和完善，包括：对合约设置错误处理机制；通过设置gas价格和限制，限制和管理资源使用；进行授权和访问控制；验证时间戳和随机数生成的可靠性；记录合约关键操作的日志，并定期进行安全审计；提供合约的更新和修补机制。

21、优选地，所述步骤6包括：

22、步骤6.1：将智能合约部署到一个与实际网络相似的测试网中，确保在一个受控的环境中进行测试；

23、步骤6.2：模拟功能逻辑案例测试；

24、正常操作测试：模拟常规的合约操作，包括转账和查询；

25、异常情况测试：模拟错误的输入和超出限制的操作的异常情况；

26、角色和权限测试：模拟不同的用户角色进行操作，包括管理员和普通用户；

27、步骤6.3：攻击测试；

28、重放攻击：尝试使用之前的交易数据重新提交；

29、逻辑漏洞攻击：尝试利用合约代码中的潜在逻辑漏洞进行操作，包括双重支付、提前访问某些功能；

30、拒绝服务攻击：通过发送大量的请求或利用合约的某些特性，尝试使合约无法正常工作；

31、时序依赖攻击：尝试利用区块链网络的特性来进行攻击，包括交易确认时间；

32、随机性攻击：对依赖于随机数生成的合约，尝试预测或影响其随机性；

33、步骤6.4：边界测试；

34、输入/输出边界测试：使用各种极端和边界值进行测试，包括最大值、最小值、负值、零和空值；

35、时间边界测试：对有时间相关的功能的合约，尝试在各种时间点进行操作。

36、优选地，所述步骤7包括：

37、数据收集：收集最新的攻击手法数据，包括公开的安全报告、漏洞公告和研究论文；

38、数据处理：将收集到的数据处理成适合ai学习的格式，包括提取关键特征和标注结果；

39、数据注入：将处理好的数据注入到ai的训练数据集中；

40、模型更新：训练新的模型，然后替换旧的模型；

41、监控和反馈：监控ai的性能，若发现新的问题或者攻击手法，则收集数据，然后继续训练模型。

42、根据本发明提供的基于aigc的区块链智能合约ide验证测试系统，包括：

43、模块m1：使用智能合约ide编写代码，并得到代码的相关提示词；

44、模块m2：将代码以及相关提示词通过接口传给ai，通过ai对智能合约进行分析，找出其中的漏洞和错误，并返回提供相应的修复方案；

45、模块m3：开发者根据ai提供的修复方案进行智能合约代码的修改，然后将修复后的代码再次提交给ai进行分析；

46、模块m4：在智能合约代码经平台编译验证无误后，与区块链合约安全性形式化验证相关的提示词融合；

47、模块m5：通过ai根据业务和功能逻辑写出测试案例，对合约进行测试，验证合约的正确性；

48、模块m6：在区块链网络上进行模拟功能逻辑案例测试和攻击测试，验证智能合约代码修改的有效性和安全性；

49、模块m7：进行数据投喂训练及模型更新。

50、优选地，所述模块m2包括：

51、模块m2.1：对新的智能合约代码进行预处理，包括去除注释、格式化和标记化；

52、模块m2.2：从新的智能合约代码中提取与模型训练时相同的特征集，包括变量名、函数调用和控制流结构；

53、模块m2.3：加载预训练的ai模型，并输入提取的特征数据；

54、模块m2.4：对输入的智能合约代码进行分析，标出错误或漏洞，并根据训练数据提供修复建议；

55、模块m2.5：进行人工审核与验证；

56、模块m2.6：对在实际应用中发现的问题反馈集成到模型的下一次迭代中，以进一步优化其性能。

57、优选地，所述模块m5包括：

58、模拟正常测试：模拟用户在正常情况下使用智能合约，包括正常的交易、数据查询和合约调用；模拟在短时间内大量用户同时使用智能合约，以测试合约在高压力下的性能；模拟不同权限级别的用户或其他合约对目标合约的操作，包括管理员和普通用户；

59、模拟异常测试：模拟提供格式错误、数值范围超出或明显无意义的输入数据给合约；模拟由于网络延迟或恶意攻击导致的相同交易多次提交的情况；模拟两个或多个合约相互调用形成的循环，从而导致的死锁或资源耗尽的情况；模拟合约的有效期到期、被中止或删除的情况；模拟合约在执行过程中因为某种原因导致的随机失败；异常测试根据外部区块链链上新型异常攻击进行更新，然后训练相关的模型；

60、将应对措施通过ai对代码修改后反馈给测试方，从而对合约代码进行更新和完善，包括：对合约设置错误处理机制；通过设置gas价格和限制，限制和管理资源使用；进行授权和访问控制；验证时间戳和随机数生成的可靠性；记录合约关键操作的日志，并定期进行安全审计；提供合约的更新和修补机制。

61、优选地，所述模块m6包括：

62、模块m6.1：将智能合约部署到一个与实际网络相似的测试网中，确保在一个受控的环境中进行测试；

63、模块m6.2：模拟功能逻辑案例测试；

64、正常操作测试：模拟常规的合约操作，包括转账和查询；

65、异常情况测试：模拟错误的输入和超出限制的操作的异常情况；

66、角色和权限测试：模拟不同的用户角色进行操作，包括管理员和普通用户；

67、模块m6.3：攻击测试；

68、重放攻击：尝试使用之前的交易数据重新提交；

69、逻辑漏洞攻击：尝试利用合约代码中的潜在逻辑漏洞进行操作，包括双重支付、提前访问某些功能；

70、拒绝服务攻击：通过发送大量的请求或利用合约的某些特性，尝试使合约无法正常工作；

71、时序依赖攻击：尝试利用区块链网络的特性来进行攻击，包括交易确认时间；

72、随机性攻击：对依赖于随机数生成的合约，尝试预测或影响其随机性；

73、模块m6.4：边界测试；

74、输入/输出边界测试：使用各种极端和边界值进行测试，包括最大值、最小值、负值、零和空值；

75、时间边界测试：对有时间相关的功能的合约，尝试在各种时间点进行操作。

76、优选地，所述模块m7包括：

77、数据收集：收集最新的攻击手法数据，包括公开的安全报告、漏洞公告和研究论文；

78、数据处理：将收集到的数据处理成适合ai学习的格式，包括提取关键特征和标注结果；

79、数据注入：将处理好的数据注入到ai的训练数据集中；

80、模型更新：训练新的模型，然后替换旧的模型；

81、监控和反馈：监控ai的性能，若发现新的问题或者攻击手法，则收集数据，然后继续训练模型。

82、与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

83、(1)更高效的安全检测：传统的安全检测需要人工进行代码审查和漏洞挖掘，耗时费力，而aigc技术工具可以通过机器学习算法对大量的代码进行分析，快速发现潜在的安全漏洞，提高安全检测的效率，使用ai提示词后，ai修复识别代码的能力更强；

84、(2)更精准的形式化验证：传统的形式化验证需要手动编写复杂的逻辑规则，容易出现错误和漏洞，而aigc技术工具可以通过自然语言处理等技术，自动生成符合规范的验证规则，提高验证的准确性和可靠性；而且可以实时投喂数据更新形式化验证的能力；

85、(3)更全面的自动化测试：传统的自动化测试只能覆盖一部分代码路径和边界条件，无法完全覆盖所有可能的情况，而ai技术可以通过模拟各种情况和异常情况，实现全面的自动化测试，提高合约的质量和稳定性；

86、(4)精准投喂数据训练后的模型更加的适配：在传统的方式直接调用ai接口时，由于是通用模型，本身对合约的识别、优化及修能力有限，在投喂专业更新后的数据训练出的模型对区块链智能合约更具有专业匹配性。