[发明专利]一种基于代码片段的深度学习智能合约漏洞检测方法在审
| 申请号： | 202210097231.3 | 申请日： | 2022-01-27 |
| 公开（公告）号： | CN114490388A | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 谢统义;袁野;蔡宏果;元昌安 | 申请（专利权）人： | 广西教育学院 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06F8/75;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南宁东智知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 45117 | 代理人： | 黎华艳 |
| 地址： | 530015 广*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明属于智能合约和漏洞检测技术领域，提供了一种基于代码片段的深度学习智能合约漏洞检测方法，本发明通过将较长的智能合约源代码拆分为较短的片段，并采用深度学习模型进行训练，进行源代码片段拆分后，使得深度学习模型能够更好地关注可能有漏洞的部分，代码片段减少了文本长度、删除了部分无关漏洞的文本，本发明利用了自注意力机制来加强深度学习模型的效果，该机制可以帮助模型学习更丰富的语义上下文信息，帮助Transformer编码器学习漏洞上下文之间的关联关系，因此提高了检测精度和检测速度，实现更加灵活和准确地预测和定位代码漏洞。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 代码 片段 深度 学习 智能 合约 漏洞 检测 方法 | ||
【主权项】：
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