申请/专利权人：浙江大学

申请日：2023-06-30

公开（公告）日：2023-09-19

公开（公告）号：CN116781584A

主分类号：H04L43/12

分类号：H04L43/12;H04L43/04;H04L43/08;H04L43/00;H04L41/16;G06N3/0442;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.10.10#实质审查的生效;2023.09.19#公开

摘要：本发明公开了一种基于预训练模型的智能合约庞氏骗局检测方法及装置，该方法首先从以太坊平台上获取待识别的智能合约源代码；然后将源代码转换为数据流；再把源代码和表示变量依赖关系的数据流一起输入预训练模型；最后输出是否为智能合约庞氏骗局的检测结果，本发明仅需要使用智能合约的源代码特征，拥有良好的泛化能力，减少了现有方法数据获取和特征提取的难度，解决了现有的智能合约庞氏骗局检测方法可解释性差、可持续性差和准确率不足的技术问题。

主权项：1.一种基于预训练模型的智能合约庞氏骗局检测方法，其特征在于，包括：1从以太坊浏览器Etherscan爬取待检测的以太坊上智能合约信息，得到源代码并将其进行分类；2将智能合约中的源代码转换为抽象语法树，再将抽象语法树转换成数据流；3构建预训练模型，即将数据流和源代码输入预训练模型，对预训练模型进行训练得到训练完后的模型；4优化训练完后的模型的超参数，然后利用优化后的模型对需要检测的智能合约进行识别，得到智能合约庞氏骗局的识别结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江大学 一种基于预训练模型的智能合约庞氏骗局检测方法及装置

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD