本發(fā)明公開了一種結(jié)合GRU和SVM的智能合約漏洞檢測方法，包括，將原始智能合約轉(zhuǎn)換為合約片段，并對合約片段進行標(biāo)記；解析標(biāo)記的合約片段，并將解析結(jié)果轉(zhuǎn)換為向量；利用任意值初始化學(xué)習(xí)參數(shù)權(quán)值和偏差，基于向量和學(xué)習(xí)參數(shù)權(quán)值計算門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單元狀態(tài)，根據(jù)單元狀態(tài)和支持向量機構(gòu)建檢測網(wǎng)絡(luò)；通過優(yōu)化策略最小化檢測網(wǎng)絡(luò)的損失值，根據(jù)損失值調(diào)整檢測網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏差，以訓(xùn)練檢測網(wǎng)絡(luò)；若檢測網(wǎng)絡(luò)達(dá)到設(shè)定精度，則停止訓(xùn)練，將智能合約輸入至訓(xùn)練后的檢測網(wǎng)絡(luò)，以判斷是否存在重入漏洞；本發(fā)明在針對解決智能合約的安全問題上結(jié)合了深度學(xué)習(xí)技術(shù)，并且通過最終實驗數(shù)據(jù)證實該發(fā)明能更高效地檢測智能合約重入漏洞。