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本发明公开了一种基于HCPN的智能合约安全模式形式化与验证方法，将智能合约的安全模式采用提交展示方法转换为BPMN模型，通过预设映射规则，将BPMN模型转换为CPN模型，分析CPN模型生成第一状态空间报告；将智能合约源代码转换为HCPN模型，分析HCPN模型生成第二状态空间报告；分别将第一、第二状态空间报告描述为一组属性，使用ASK‑CTL公式将所述一组属性表述为一个SML函数，运行所述SML函数，根据运行结果验证所述智能合约是否遵循所述安全模式。本发明便于调查在智能合约环境中被滥用的安全模式，将原本不易的通过映射规则进行建模的方式变为自动建模过程。

本发明涉及一种用于安全协议形式化的验证方法及系统，涉及网络安全技术领域，该方法包括：对待验证的安全协议描述，得到安全协议规范；解析安全协议规范，获得协议配置对象；根据协议配置对象构建协议模型；基于协议模型构建攻击者模型，并对攻击者模型进行优化；根据线性时态逻辑刻画安全协议的安全属性；基于优化后的攻击者模型构建通信环境，在通信环境中通过模型检测器SPIN验证协议模型是否满足安全属性，若不满足则由模型检测器SPIN输出攻击路径。本发明可以对不同类型的安全协议建模，具有通用性，能够自动对安全协议的安全性进行验证，具有自动性。

本发明涉及一种基于形式化验证的智能合约安全审核系统及方法，本发明集成了输入模块、静态分析模块、形式化验证模块、模拟执行模块以及报告与建议模块，能够在智能合约部署前，通过形式化验证等分析技术，精确地发现智能合约的安全漏洞和逻辑缺陷等问题，从而显著提升其安全性，减少因代码缺陷可能导致的经济损失。本发明大幅度提高了智能合约审核的效率，缩短了开发周期，同时生成易于理解的安全审计报告和提供实用的定制化修复建议，能够帮助开发者改进代码，建立用户信任，为整个区块链生态系统的稳定性和可靠性做出了重要贡献。

本发明公开了一种基于后置条件自动生成循环不变式的方法。首先依据循环语句的后置条件构造初始候选不变式，设计一个支持单层循环和双层循环的验证器，以验证循环不变式的有效性。然后运行程序生成高质量的样本数据集，利用循环程序的霍尔逻辑关系标注样本数据，采用KSVM方法学习不变式分类器。最后验证学习到的不变式分类器是否有效，若有效则表示生成的不变式分类器即为获得的循环不变式，否则迭代执行样本数据采用核支持向量机分类器学习，以获得可验证的循环不变式。本发明利用循环后置条件构造初始候选不变式，并在依据初始循环不变式构造的SVM分类器边界上选择分类样本，大大缩短了循环不变式生成时间，提高了可验证循环不变式的成功生成率。