技術(shù)特征：

1.一種基于多模態(tài)融合的智能合約漏洞檢測方法，其特征在于，包括如下操作：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多模態(tài)融合的智能合約漏洞檢測方法，其特征在于，所述s1中，基于節(jié)點連接關(guān)系的圖卷積處理的操作是通過如下公式實現(xiàn)的：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多模態(tài)融合的智能合約漏洞檢測方法，其特征在于，所述s1中，得到合約圖之后，還包括：將金額節(jié)點或/和回退節(jié)點的特征信息和邊，添加至與金額節(jié)點或/和回退節(jié)點連接的節(jié)點中，刪除合約圖中的金額節(jié)點或/和回退節(jié)點，得到優(yōu)化合約圖，用于執(zhí)行基于節(jié)點連接關(guān)系的圖卷積處理的操作。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多模態(tài)融合的智能合約漏洞檢測方法，其特征在于，所述s2中歸一化處理的操作，是通過將屬于同一種控制指令的不同操作碼替換為同一控制操作碼實現(xiàn)的。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多模態(tài)融合的智能合約漏洞檢測方法，其特征在于，所述s2中雙向語義特征提取處理的操作具體為：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多模態(tài)融合的智能合約漏洞檢測方法，其特征在于，所述s3中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的操作具體為：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多模態(tài)融合的智能合約漏洞檢測方法，其特征在于，所述s4中交叉注意力處理的操作具體為：

8.一種基于多模態(tài)融合的智能合約漏洞檢測系統(tǒng)，用于實現(xiàn)權(quán)利要求1所述的基于多模態(tài)融合的智能合約漏洞檢測方法，其特征在于，包括：

9.一種基于多模態(tài)融合的智能合約漏洞檢測設(shè)備，其特征在于，包括處理器和存儲器，其中，所述處理器執(zhí)行所述存儲器中保存的計算機程序時實現(xiàn)如權(quán)利要求1-7任一項所述的基于多模態(tài)融合的智能合約漏洞檢測方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于多模態(tài)融合的智能合約漏洞檢測方法、系統(tǒng)和設(shè)備，為解決現(xiàn)有技術(shù)中漏洞檢測準確度低的技術(shù)問題，本發(fā)明獲取待檢智能合約源代碼的合約圖，經(jīng)圖卷積處理和全局最大池化處理，得到合約結(jié)構(gòu)特征；同時獲取待檢智能合約字節(jié)碼中的運行字節(jié)碼，經(jīng)反編譯處理和歸一化處理后進行雙向語義特征提取處理，得到合約語義特征；此外，還將待檢智能合約的源代碼轉(zhuǎn)化合約語法高亮圖后，進行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理，得到合約空間特征；最后，將三種模態(tài)特征進行融合，得到多模態(tài)融合特征；最后基于多模態(tài)融合特征得到漏洞檢測結(jié)果；本發(fā)明應(yīng)用在智能合約漏洞檢測方面，具有較高的準確率、召回率、精確率和F1評分。

技術(shù)研發(fā)人員：趙相福,王騰飛,張佳睿,楊佳慧,張文軒,沈心怡,佟蕾
受保護的技術(shù)使用者：煙臺大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19