申请/专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学

申请日：2021-04-19

公开（公告）日：2022-12-20

公开（公告）号：CN113268732B

主分类号：G06F21/56

分类号：G06F21/56;G06F8/41;G06F40/194

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.12.20#授权;2021.09.03#实质审查的生效;2021.08.17#公开

摘要：本发明涉及一种Solidity智能合约相似性检测方法及系统，通过收集以太坊不同版本智能合约源码，通过编译和编译优化获取两种类型的中间表示，通过对中间表示进行基本块标记来获取由基本块和相似基本块组成的相似基本块对，形成智能合约相似性数据集；通过向量空间嵌入生成基本块序列向量，通过自然语言处理模型获取基本块的差异化负样本和硬负样本；将相似性数据集中基本块作为锚、相似基本块作为正样本、并将差异化负样本和或硬负样本作为负样本对三元组网络模型进行训练优化，基于训练优化后的三元组网络模型对目标智能合约进行相似性检测。本发明提高相似性检测准确率，可适用于大规模背景下的智能合约漏洞挖掘、恶意合约检测和合约升级安全检测等。

主权项：1.一种Solidity智能合约相似性检测方法，其特征在于，包含如下内容：收集以太坊不同版本智能合约源码，并分别通过编译和编译优化获取两种类型的中间表示，通过对两种类型的中间表示进行基本块标记来获取由基本块和相似基本块组成的相似基本块对，形成智能合约相似性数据集；针对相似性数据集，通过向量空间嵌入生成基本块序列向量，通过自然语言处理模型获取基本块的差异化负样本和硬负样本；构建用于对智能合约进行相似性度量的三元组网络模型，将相似性数据集中基本块作为锚、相似基本块作为正样本、并将差异化负样本和或硬负样本作为负样本对三元组网络模型进行训练优化，基于训练优化后的三元组网络模型对目标智能合约进行相似性检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 Solidity智能合约相似性检测方法及系统

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