恭喜湖南师范大学龙静获国家专利权
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龙图腾网恭喜湖南师范大学申请的专利一种基于专家知识的智能合约细粒度漏洞检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119475358B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510029264.8，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权一种基于专家知识的智能合约细粒度漏洞检测方法是由龙静;陈汝欣;曾家豪设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于专家知识的智能合约细粒度漏洞检测方法在说明书摘要公布了：一种基于专家知识的智能合约细粒度漏洞检测方法，其方法包括：S1：利用大语言模型，构造提示词，分析智能合约源代码，为智能合约数据集打标签；通过静态分析智能合约源代码语句，通过将源代码元素表示成向量获取源代码细粒度特征初步表示，并且通过将抽象语法树子树合并到控制流图节点的代码图，得到源代码的图表示；S2：获取同一智能合约的异构代码特征和源代码细粒度特征，输入到BGSCVul模型中进行迭代融合，构建深度学习分类器；S3：通过构造专家知识分类器，实现以针对特定专家知识做出决策；S4：使用压栈方法融合各个子分类器的输出，输出最终预测。
本发明授权一种基于专家知识的智能合约细粒度漏洞检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于专家知识的智能合约细粒度漏洞检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：利用大语言模型，构造提示词，分析智能合约源代码，为智能合约数据集打标签；通过静态分析智能合约源代码语句，通过将源代码元素表示成向量获取源代码细粒度特征初步表示，并且通过将抽象语法树子树合并到控制流图节点的代码图，得到源代码的图表示；S2：通过源代码细粒度特征初步表示与源代码图表示分别经过前馈神经网络和多尺度残差图卷积神经网络进行特征提取，获取同一智能合约的异构代码特征和源代码细粒度特征，然后利用注意力机制得到融合后的特征，构建深度学习分类器；S3：通过构造专家知识分类器，实现以针对特定专家知识做出决策；S4：使用压栈方法融合各个子分类器的输出，输出最终预测。
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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。
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