| 专利号 | 2023115793626 | 申请日 | 2023-11-24 | 专利名称 | 基于图神经网络的智能合约漏洞检测方法、系统和设备 |
| 授权日 | 2024-04-23 | 专利权人 | 烟台大学 | 发明人 | 赵相福;甄子贤;张金凯;王奕辰;陈海悦;何龙 |
| 主分类号 | G06F21/57 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明涉及网络安全技术领域，具体为基于图神经网络的智能合约漏洞检测方法、系统和设备，该检测方法将基于操作码基础块中的特征指令得到的特征指令向量，进行语义特征提取处理，得到语义特征向量；同时，提取控制流图中基本块之间的边关系，得到关系特征向量；然后将语义特征向量与关系特征向量进行融合后，根据基本块的位置进行分割，得到每个基本块对应的节点特征向量；接着，将节点特征向量集进行邻居节点信息聚合和自注意力处理，获得的图特征向量经分类处理，得到漏洞检测结果；该检测方法具有较高的精确率、召回率和F1分数。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新能源产业 智能电网产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
