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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种智能合约对抗样本生成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：CN115659334B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202211271076.9，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权一种智能合约对抗样本生成方法是由李瑞轩;范霄杰;王号召;李玉华;辜希武设计研发完成，并于2022-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能合约对抗样本生成方法在说明书摘要公布了：本发明属于深度学习对抗样本和智能合约领域，具体涉及一种智能合约对抗样本生成方法，在通过修改变量名生成智能合约对抗样本的过程中引入变量名词性隐蔽性的概念，提出隐蔽性更高的智能合约对抗样本生成方法。包括：针对恶意智能合约创建者通过对抗样本来规避检测这个全新场景，系统的研究智能合约的对抗样本生成方法，提出权重引导的高隐蔽性智能合约对抗样本生成技术，使通过替换变量名来生成对抗样本时选择与原变量名词性相近的新变量名，增加智能合约对抗样本的隐蔽性；使用平衡因子和掩码，将多个变量名被修改时新旧变量名的词性差距平均值、方差与扰动添加的稀疏性引入优化函数。在求使得优化函数最小的解的时候同时平衡对抗样本的隐蔽性。

本发明授权一种智能合约对抗样本生成方法在权利要求书中公布了：1.一种智能合约对抗样本生成方法，其特征在于，包括： 根据词汇库中所有变量名所属智能合约善意与否的标签，对所有变量名对应的词向量进行分类，得到将词向量划分成来自于恶意智能合约和来自于非恶意智能合约两类的超平面，计算各个变量名的词向量到所述超平面的距离；将所有的类别属于恶意智能合约的变量名到超平面的距离映射到[0,1]的范围之内，并用向量D′＝{d′1,d′2,...}表示，其中，若类别属于恶意智能合约的某变量名的词向量处在非恶意智能合约一侧，则其在向量D′中对应的距离取值为0，将向量D′中每个值加上1，得到恶意性权重向量； 保持被攻击检测模型的权重不变，且将输出结果固定为误导被攻击检测模型的错误结果，采用所述恶意性权重向量，引导梯度下降攻击优化函数的迭代过程，使得在迭代的过程中增加从所述词汇库中选择到与待替换变量名词性相近的变量名的概率，完成智能合约对抗样本生成； 其中，在所述迭代过程中，所用的优化函数为：通过采用平衡因子将多个变量名被修改时新旧变量名的词性差距平均值和方差引入被攻击检测模型的原优化函数后，所得到的新的优化函数； 在所述迭代过程中，所用的优化函数为：还通过采用掩码，将多个变量名被修改时扰动添加的稀疏性引入被攻击检测模型的原优化函数中，所得到的新的优化函数； 在所述迭代过程中，所用的优化函数为： 式中，D表示每个扰动位点扰动前与扰动后词向量的余弦向量值之和，P′,P分别表示添加扰动后与添加扰动前的智能合约源代码，1表示为防止出现过多扰动添加位点的情况而设置的掩码，k表示允许出现的扰动添加位点数量最大值，Ω表示词汇库中变量名的总个数，n表示待扰动位点的总个数，σ2代表扰动程度的方差，平衡因子λ1和平衡因子λ2是人为设定的常数，θ为要攻击的检测模型，lattack表示攻击的损失函数，对第i个位置符号用词汇库中的第j个变量来生成扰动则表示为[u′i]j＝1且zi＝1。

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