[发明专利]基于合约语义图与深广特征融合的智能合约漏洞检测方法在审
| 申请号： | 202310650119.2 | 申请日： | 2023-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN116561771A | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 苏小红;魏子越;郑伟宁;魏宏魏;陶文鑫;张彦航 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06F21/57 | 分类号： | G06F21/57;G06F18/24;G06F18/25;G06N3/0442;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨龙科专利代理有限公司 23206 | 代理人： | 冯建 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于合约语义图与深广特征融合的智能合约漏洞检测方法，所述方法能够充分利用智能合约代码中数据流、控制流与fallback运行机制的相关信息，构建出包含丰富结构信息的智能合约语义图。然后结合代码token序列的顺序语义信息与智能合约语义图的结构语义信息，利用深度神经网络提取出智能合约的深度语义特征，同时基于预先定义好的可解释的人工漏洞检测规则，使用全连接层与激活函数构成的线性模型提取出智能合约的人工规则特征。最后，使用WideDeep模型对分别侧重广度和深度的两种特征进行融合，进行智能合约的漏洞检测。本发明可以有效表示智能合约中与漏洞相关的语义信息。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 合约 语义 深广 特征 融合 智能 漏洞 检测 方法 | ||
【主权项】：
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