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申请/专利权人：青海师范大学
摘要：本发明公开了一种注意力机制和多特征融合的智能合约漏洞检测方法，包括如下步骤：获取智能合约代码中的控制流和数据流，并将控制流和数据流转化为合约图；根据合约图中节点造成的漏洞类型，利用漏洞专家模式确定合约图的合约代码的安全模式；使用Graph2vec方法对合约图的节点和边特征进行处理，得到合约图的图向量；将图向量输入基于动态注意力机制的图神经模型中进行特征提取，得到合约图的图特征；使用基于多维特征融合与深度提取技术的特征融合模型将图特征和安全模式的模式特征进行融合，得到融合特征；对融合特征进行处理，确定智能合约存在安全漏洞的预测概率值。本发明可以提高智能合约漏洞检测效率以及漏洞检测的准确率。
主权项：1.一种注意力机制和多特征融合的智能合约漏洞检测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取智能合约代码中的控制流和数据流，并将所述控制流和所述数据流转化为合约图；所述合约图中包括节点和边；所述节点包括漏洞节点、关联节点和回退节点；所述边包括控制流边、数据流边和回退边；S2、根据所述合约图中节点造成的漏洞类型，利用漏洞专家模式确定所述合约图的合约代码的安全模式；S3、使用Graph2vec方法对所述合约图的节点和边特征进行处理，得到所述合约图的图向量；S4、将所述图向量输入基于动态注意力机制的图神经模型中进行特征提取，得到所述合约图的图特征；S5、使用基于多维特征融合与深度提取技术的特征融合模型将所述图特征和所述安全模式的模式特征进行融合，得到融合特征；S6、对所述融合特征进行处理，确定所述智能合约存在安全漏洞的预测概率值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青海师范大学 一种注意力机制和多特征融合的智能合约漏洞检测方法
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