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申请/专利权人：东北大学
申请日：2023-03-22
公开（公告）日：2023-07-28
公开（公告）号：CN116502282A
主分类号：G06F21/64
分类号：G06F21/64;G06N3/0464;G06N3/094
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2023.08.15#实质审查的生效;2023.07.28#公开
摘要：本发明提供一种基于对抗学习的庞氏骗局智能合约检测方法，涉及智能合约检测技术领域。该方法首先收集并预处理智能合约数据，得到智能合约操作码序列；再对智能合约操作码序列进行分析，得到包含操作码最大逻辑信息和语义信息的操作码行为序列；并根据词向量嵌入模型得到操作码行为序列的词向量表示；然后构建TextCNN模型，并将操作码行为序列的词向量表示作为模型输入，进行庞氏骗局智能合约的判断，该过程能最大程度的保留智能合约操作码的语义信息，因此提高了模型的分类效果。最后运用对抗训练算法给TextCNN模型添加扰动，得到庞氏骗局检测模型，以此克服模型面对对抗攻击时缺乏鲁棒性和泛化性的问题。
主权项：1.一种基于对抗学习的庞氏骗局智能合约检测方法，其特征在于：对智能合约操作码序列进行分析，得到包含操作码最大逻辑信息和语义信息的操作码行为序列；根据词向量嵌入模型得到操作码行为序列的词向量表示；构建TextCNN模型，并将操作码行为序列的词向量表示作为模型输入，进行庞氏骗局智能合约的判断；运用对抗训练算法给TextCNN模型添加扰动，以此克服模型面对对抗攻击时缺乏鲁棒性和泛化性的问题。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种基于对抗学习的庞氏骗局智能合约检测方法
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