基于深度学习的智能合约漏洞检测方法和装置
公开
摘要
本发明提供了一种基于深度学习的智能合约漏洞检测方法和装置，涉及漏洞检测技术领域，该方法包括：首先对待检测的智能合约代码进行处理，生成待测代码；然后根据待测代码生成待测异构网络图；再利用训练好的神经网络模型对待测异构网络图进行漏洞检测，生成检测结果，通过构建异构图利用模型进行漏洞检测，缓解了现有技术中存在的准确性低、灵活性低的技术问题，达到了提高检测结果准确性、扩大适用范围的技术效果。
基本信息
专利标题 ：
基于深度学习的智能合约漏洞检测方法和装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114297665A
申请号 ：
CN202111659465.4
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-31
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
黄方蕾张珂杰胡麦芳尚璇张延楠
申请人 ：
杭州趣链科技有限公司
申请人地址 ：
浙江省杭州市西湖区文三路199号13幢南楼501室
代理机构 ：
北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
张萍
优先权 ：
CN202111659465.4
主分类号 ：
G06F21/57
IPC分类号 ：
G06F21/57 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F21/00
防止未授权行为的保护计算机、其部件、程序或数据的安全装置
G06F21/50
监控用户、程序或设备，以维护平台完整。例如：处理器、固件或操作系统
G06F21/57
确保或维持可信任的计算机平台，例如安全引导或断电、版本控制、系统软件检查、安全更新或评估漏洞
法律状态
2022-04-08 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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