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【发明公布】一种基于局部与序列特征融合的智能合约漏洞检测方法_东北大学_202210710381.7 

申请/专利权人:东北大学

申请日:2022-06-22

公开(公告)日:2022-09-20

公开(公告)号:CN115080981A

主分类号:G06F21/57

分类号:G06F21/57;G06F21/62;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08

优先权:

专利状态码:在审-实质审查的生效

法律状态:2022.10.11#实质审查的生效;2022.09.20#公开

摘要:本发明提供一种基于局部与序列特征融合的智能合约漏洞检测方法,涉及区块链安全技术领域。该方法首先从区块链平台收集多个智能合约字节码,并筛选去除不满足长度、时间和调用频率要求的智能合约字节码,构成智能合约数据集;再对智能合约数据集中的智能合约进行标注,通过预处理得到整个智能合约数据集所对应的操作码编码序列;然后构建基于深度学习的智能合约漏洞检测模型,并使用操作码序列对模型进行训练;最后使用训练好的智能合约漏洞检测模型对区块链平台待检测的智能合约进行漏洞分类检测。该方法构建了一个智能合约漏洞检测模型,面向字节码,能在不依赖智能合约源代码任何信息的情况下,快速、准确地检测智能合约漏洞。

主权项:1.一种基于局部与序列特征融合的智能合约漏洞检测方法,其特征在于:收集智能合约字节码,构成智能合约数据集;对智能合约数据集中的智能合约数据进行标注,通过预处理得到操作码编号序列;构建基于深度学习的智能合约漏洞检测模型;使用操作码编号序列训练智能合约漏洞检测模型;使用训练好的智能合约漏洞检测模型对待检测的智能合约进行漏洞分类检测。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 东北大学 一种基于局部与序列特征融合的智能合约漏洞检测方法

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