[发明专利]基于机器学习中的多目标识别的智能合约漏洞检测方法有效
| 申请号： | 202111484665.0 | 申请日： | 2021-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN114139165B | 公开（公告）日： | 2022-12-20 |
| 发明（设计）人： | 王金龙;张乐君 | 申请（专利权）人： | 扬州大学 |
| 主分类号： | G06F21/57 | 分类号： | G06F21/57;G06F21/56;G06F40/253;G06F40/30 |
| 代理公司： | 南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32272 | 代理人： | 王晓东 |
| 地址： | 225009 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于机器学习中的多目标识别的智能合约漏洞检测方法，包括，获取字节码，将字节码保存为数据文件；利用数据文件训练特征提取模型；根据多目标检测模型的参数，利用训练后的特征提取模型输出语法和语义特征；确定语法和语义特征的权重，并训练多目标检测模型；将智能合约语法和语义信息输入至训练完成的多目标检测模型，识别新型漏洞；通过太坊虚拟机从新型漏洞提取新的代码信息，并通过训练后的特征提取模型获得新型语法和语义信息的特征表示；根据新型语法和语义信息的特征表示对多目标检测模型进行更新，利用更新完成的多目标检测模型检测任意漏洞的智能合约；本方法通过特征提取模型和多目标检测模型实现对新漏洞的学习和更新。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 中的 多目标 识别 智能 合约 漏洞 检测 方法 | ||
【主权项】：
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