智能合约如今已被广泛应用到各种场景中。然而,以区块链为底层基础的智能合约却频繁被爆出存在安全问题,这是因为区块链具有不可篡改的特性,导致智能合约中的漏洞可能造成不可逆转的经济损失。因此,在智能合约部署到区块链之前,如何保证其安全性已经成为科研人员密切关注的问题。本文重点研究智能合约漏洞检测技术,并在现有研究工作的基础上提出针对静态分析和动态模糊测试等技术的补充改进。具体工作如下:（1）针对漏洞检测代码强耦合于静态检测工具中的问题,本文提出了基于元操作的智能合约漏洞检测方法,通过该方法可以将工具中最基本的检测流程转换为元操作抽象形式,并通过不同元操作和逻辑运算符的组合来自定义漏洞扫描流程。通过实验证明本方法所需编写的漏洞描述字符量仅为Slither工具漏洞检测逻辑字符量的10%左右。证明了该方法可以在保证工具检测可靠性的基础上提供了更强的扩展性和灵活性。（2）针对现有模糊测试工具未能根据智能合约漏洞特征来动态选择适合的检测策略的问题,本文提出了基于动态调节策略的智能合约模糊测试方法,通过该方法,可以在执行过程中根据不同测试用例优化方案的执行效果来动态调整模糊资源的分配,进而将更多的模糊资源分配到最有可能探索出漏洞的测试用例优化方案上。同时,为了改进参数的随机模糊化,本文提出了交易参数引导的方法,最大化的利用每轮次产生的模糊化信息,来指导当前参数模糊化的进程。最后,通过实验证明本方法相较于其他方法在分支覆盖率上提升可达49%～52%;相同时间内,漏洞检测数量可提升18.3%。（3）针对模糊器在测试用例优化过程中会破坏有价值的测试用例结构的问题,提出了基于静动态相结合的智能合约模糊测试方法。通过静态分析技术和模糊测试技术的结合来快速生成最短能够探索出漏洞的测试用例,并通过对测试用例的区分来选择性的优化测试用例。同时,通过更全面的价值量计算公式来指导测试用例的优化过程。最后,通过实验证明本方法在漏洞检测速度上优于现有智能合约模糊测试工具,漏洞检测时间最大可缩短26.4%,在探索到漏洞时生成的测试用例长度上最大可降低35.1%,在测试用例执行速度上相较于先进模糊工具可提升16.5%,证明了该方法的有效性。