Los contratos inteligentes en plataformas blockchain son susceptibles a problemas de seguridad que pueden llevar a pérdidas financieras significativas. Este estudio convierte el código Solidity en árboles de sintaxis abstracta y genera gráficos de flujo de control y gráficos de flujo de datos. Estos gráficos entrenan un modelo de red convolucional de gráficos para detectar debilidades de seguridad. El sistema propuesto supera a las herramientas tradicionales, logrando una mayor precisión, sensibilidad, precisión y puntuaciones F1 al detectar debilidades como desbordamiento/subdesbordamiento de enteros, reentrancia, llamada de delegado al llamante no confiable y problemas basados en el tiempo. Este estudio demuestra que aprovechar el análisis de flujo de control y datos con redes neuronales de gráficos mejora significativamente la seguridad de los contratos inteligentes y proporciona una solución sólida y confiable.