本发明公开了一种源代码层级的智能合约漏洞检测方法及系统，方法包括：获取智能合约样本数据并进行预处理，检测和分析是否存在漏洞以及漏洞类型，并进行多标签标记，作为样本集合；针对样本集合生成抽象语法树，生成词法单元序列文本并进行向量化，经打包填充形成样本数据集；结合注意力机制，构建基于深度神经网络的漏洞检测模型；针对每种漏洞类型持续训练及优化对应的二元分类器，选取分类效果最好的作为多标签分类器；将需要检测的智能合约源代码的向量化数据输入多标签分类器，得到漏洞检测结果。通过本发明的技术方案，提高了漏洞检测的准确率和效率，降低了漏报率和误报率，以尽早发现漏洞并及时采取补救措施。