[发明专利]一种基于前馈神经网络的智能合约自动分类方法

摘要

本发明公开了一种基于前馈神经网络的智能合约自动分类方法，能够实现机器对智能合约代码的自动分类；与当前传统的智能合约人工分类相比，本发明既节省了时间和经济成本，又能够胜任海量合约无法人工分类的任务。本发明采用前馈神经网络的训练方式可以在已贴标智能合约集合更新时，使用更新后的合约集合重新训练以使该自动分类器能够适应新的变化。

主权项

1.一种基于前馈神经网络的智能合约自动分类方法，包括如下步骤：(1)获取一定数量的智能合约代码，并人工标记这些智能合约代码的类别；(2)对所述智能合约代码进行预处理；(3)提取智能合约代码的代码语义向量和交易信息向量，并将两者组合作为特征向量；其中：提取智能合约代码的代码语义向量，具体过程为：首先，将智能合约代码完全展开后即对应得到了一个词序列；然后，利用词嵌入模型将该词序列中的每一个词对应映射成一个词嵌入向量；最后，将词序列中所有词对应的词嵌入向量输入LSTM模型中，LSTM模型将这些词嵌入向量映射成一个代码语义向量，即智能合约代码的代码语义向量；提取智能合约代码的交易信息向量，即提取与智能合约代码相关的账号状态信息，包括账号的余额、关联交易总数量、PageRank值以及创建者的Nonce，从而组合成所述交易信息向量；(4)以智能合约代码的特征向量作为输入，人工标记的类别作为输出，通过前馈神经网络训练得到关于智能合约代码的分类器；(5)对于未知类别的智能合约代码，根据步骤(3)提取得到其特征向量并输入至所述分类器中，从而输出得到该智能合约代码的类别。