龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于图神经网络的智能合约漏洞自动化检测方法，包括以下：1智能合约虚拟机编译智能合约漏洞源码2构建智能合约代码属性图CPG3使用BERT预训练方法对CPG代码属性图进行预训练4创建图嵌入模型提取漏洞特征5训练图神经网络漏洞检测模型6使用模型进行漏洞检测。本发明是一种基图神经网络的智能合约漏洞自动化分析方法，能够自动学习潜在的智能合约漏洞特征或表示，实现对智能合约漏洞自动化分析。
主权项：1.一种基于图神经网络的智能合约漏洞自动化检测方法，具体包括如下步骤：1智能合约虚拟机编译智能合约漏洞源码S，经过编译，生成字节码B；2基于生成字节码B构建智能合约代码属性图C，该智能合约代码属性图C包含从编译器获取智能合约抽象语法树AST、函数控制流图CFG、程序依赖图PDG；3使用BERT预训练对代码属性图C进行预训练，先将代码属性图进输入到BERT中进行预训练提取其中的语义信息，使用Bert预训练模型对CPG行预训练，修改最顶层softmax层，微调参数，最终智能合约代码属性图C表示为GV，A，V为图中所有的节点向量列表，A为图的邻接矩阵；4使用消息传递神经网络MPNN，从GV，A学习到更好的节点向量化表示，通过图神经网络模型对特征进行聚合，最后通过全连接层输出更新系数与重置系数；5训练漏洞检测模型，将训练漏洞数据集划分为训练集、验证集和测试集，训练集和测试集经过构建智能合约代码属性图处理后传入MPNN模型M，进行训练和测试，验证集用于调整MPNN模型的超参数；6使用模型M进行漏洞检测，对待检测的智能合约代码进行编译和构建智能合约代码属性图CPG，构建方法与步骤2相同，传入训练好的MPNN模型，MPNN模型将给出输入的智能合约存在的漏洞。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于图神经网络的智能合约漏洞自动化检测方法
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。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号