本文提出并实现了一个针对 Algorand 区块链智能合约的安全分析框架 Panda。Algorand 采用基于交易签名和异步轮次确认的 Pure Proof-of-Stake 共识机制，其智能合约执行模型（ASC1）与以太坊 EVM 完全不同，交易级原子性与有限执行语义导致已有分析工具无法直接适用。Panda 从 Algorand 合约的 TEAL 字节码和全局/本地状态数据出发，构建符号执行引擎，模拟合约在真实交易序列中的执行路径，并形式化定义了一组针对 Algorand 特有的安全属性，包括资金被冻结、合约逻辑被绕过、交易原子性滥用、状态变量篡改等漏洞模式。为了验证有效性，作者在 Algorand 主网和测试网上收集了 9.8 万个已部署合约，运行 Panda 后自动发现了 127 个存在安全问题的合约，其中多个合约包含可导致资金损失的高危缺陷；人工复核确认了较高比例的误报率控制在可接受范围。实验还对比了 Panda 与基于传统静态分析的基线方法，证明 Panda 能检测出更多真实可触发的漏洞，且误报更少。Panda 是首个针对 Algorand 智能合约的自动化安全分析框架，为研究人员和审计者提供了新的技术基线。适合区块链安全研究者、智能合约审计团队以及 Algorand 应用开发者阅读。