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申请/专利权人：哈尔滨工程大学

摘要：基于跨模态知识蒸馏的智能合约漏洞检测方法,涉及区块链技术领域，针对现有技术中无法将两种模态的特征信息融合并加以处理的问题，与现有技术相比，本申请针对当前仅分析一种模态的逻辑信息作为智能合约漏洞检测的基础，提出基于跨模态知识蒸馏的智能合约漏洞检测方法。本申请的漏洞检测方法可有效地发现大量智能合约存在的漏洞，且准确度较高。本申请提出的漏洞检测方法有助于在智能合约漏洞造成损失之前发现和预防漏洞，避免不可估量的经济损失。

主权项：1.基于跨模态知识蒸馏的智能合约漏洞检测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：获取智能合约，所述智能合约的形式包括二进制代码和源码；步骤二：将二进制代码进行反汇编处理，得到控制流程图，将源码进行图生成处理，得到合约图；步骤三：将控制流程图和合约图输入教师网络中，将控制流程图输入学生网络中；所述教师网络具体执行如下步骤：首先，将控制流程图和合约图分别进行特征提取，得到二进制代码特征表示向量和源码特征表示向量，然后将二进制代码特征表示向量和源码特征表示向量进行聚合操作，得到多模态语义信息，之后将得到的多模态语义信息输入到全连接层中，之后全连接层的输出使用sigmoid函数激活得到多模态教师网络的预测结果；所述学生网络具体执行如下步骤：首先，将控制流程图进行特征提取，得到二进制代码特征表示向量，然后将二进制代码特征表示向量与教师网络中得到的二进制代码特征表示向量做损失计算，并将损失计算结果作为第一损失函数优化学生网络；然后二进制代码特征表示向量输入全连接层，全连接层的最后一层采用如下公式使得二进制代码特征表示向量的维度与源码特征表示向量相同： 其中，Ws表示可训练矩阵，bs表示偏置参数，表示二进制代码特征表示向量，ys表示经过维度处理后的二进制代码特征表示向量；全连接层的输出经过ReLU函数的激活，经过ReLU函数激活后的结果与教师网络得到的源码特征表示向量做相似计算，并将相似计算结果作为第二损失函数优化学生网络，之后将优化后的学生网络中的特征信息表示向量传递到全连接层中进行预测，并将预测结果通过sigmoid函数进行激活，得到最终预测结果；步骤四：将多模态教师网络的预测结果和最终预测结果进行损失计算，并将损失计算结果作为第三损失函数优化学生网络和教师网络；步骤五：利用步骤四优化后的学生网络和教师网络进行智能合约漏洞检测。

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权利要求：

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