[发明专利]基于源代码图表示学习的智能合约多漏洞检测方法及系统有效
| 申请号： | 202110643307.3 | 申请日： | 2021-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN113360915B | 公开（公告）日： | 2023-09-26 |
| 发明（设计）人： | 蔡杰;李斌;张佳乐;孙小兵;薄莉莉;朱毅;章永龙 | 申请（专利权）人： | 扬州大学 |
| 主分类号： | G06F21/57 | 分类号： | G06F21/57;G06F11/36;G06F8/41;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 孟红梅 |
| 地址： | 225009 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于源代码图表示学习的智能合约多漏洞检测方法及系统，该方法结合智能合约的抽象语法树和语义信息，利用函数粒度代码属性图对智能合约源代码进行表征；并根据智能合约不同类型漏洞的语法特征定义切片准则，使用程序切片技术对智能合约图表示进行降噪并结合门控图神经网络进行特征提取，基于提取的特征进行漏洞预测。本发明的优势在于：结合多种图结构表征智能合约源代码，充分保留了代码的语法、语义信息和上下文结构；利用程序切片技术去除与漏洞检测无关的噪声代码，提升了检测的准确性；基于门控图神经网络自动学习多种漏洞的特征，提高了漏洞检测的适用范围和检测效率，降低了检测成本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 源代码 图表 学习 智能 合约 漏洞 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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