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龙图腾网获悉华南理工大学;人工智能与数字经济广东省实验室(广州)申请的专利一种基于改进图卷积网络的区块链智能合约多漏洞检测方法及系统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：CN116150003B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310059921.4，技术领域涉及：G06F11/3604；该发明授权一种基于改进图卷积网络的区块链智能合约多漏洞检测方法及系统是由崔巍;王希特设计研发完成，并于2023-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进图卷积网络的区块链智能合约多漏洞检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进图卷积网络的区块链智能合约多漏洞检测方法及系统，其方法包括以下步骤：S1、构建智能合约漏洞样本数据集；S2、对智能合约里面的源代码语义进行建模，生成节点和边，构成完整的图结构特征；S3、对图结构特征进行处理，得到多维特征向量输出；S4、对各类漏洞样本的特征向量计算训练得到参数最佳的多漏洞图卷积分类模型；S5、将需要检测的智能合约输入到多标签分类模型中，模型输出为该智能合约的漏洞检测结果。本发明实现了对智能合约进行准确且高效地进行多个漏洞的检测，增强智能合约的安全性。

本发明授权一种基于改进图卷积网络的区块链智能合约多漏洞检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进图卷积网络的区块链智能合约多漏洞检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建智能合约漏洞样本数据集； S2、对智能合约里面的源代码语义进行建模，生成节点和边，构成完整的图结构特征； S3、对图结构特征进行处理，得到多维特征向量输出； S4、对各类漏洞样本的特征向量计算训练得到参数最佳的多漏洞图卷积分类模型； S5、将需要检测的智能合约输入到多标签分类模型中，模型输出为该智能合约的漏洞检测结果； 步骤S2的具体过程包括： S21、将节点分为以下三类：主节点、次节点、fallback节点；通过代码的逻辑语义规则构建连接节点的边，包括顺序边、fallback边、语义边和数据边； S22、利用主节点分别对除fallback函数外其他所有的函数进行调用；利用次节点表示关键的全局变量、中间变量或传递地址；利用fallback节点单独表示fallback函数； S23、构建边的代码的逻辑语义规则； 步骤S3的具体实现过程包括节点特征转移和节点特征更新； 节点特征转移，将次节点或回退节点的特征转移到对应的主节点，简化节点图的结构，具体步骤如下： S311、消除次节点，将所有次节点的特征划分给其对应最近的主节点，若有两个或多个的最近的主节点，则将其特征传给所有最近的主节点； S312、消除回退节点，将回退节点的特征传递给对应的两个主节点； S313、连接到已删除节点的边将保留，但其对于起始或结束节点的特征将移动到相应的主节点； 节点特征更新的具体步骤如下： S321、定义经过更新的主节点为； S322、将更新节点的特征分为三部分组成： 1自身的节点特征； 2内特征，即次节点、回退节点指向主节点的方向特征，并有对应{指向主节点的路径特征，并用来表示； 3外特征，即指向次节点、回退节点的方向特征，并有对应指向的路径特征，并用来表示。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华南理工大学;人工智能与数字经济广东省实验室(广州)，其通讯地址为：510640 广东省广州市天河区五山路381号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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