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龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利一种基于典型合约图特征增强的智能合约漏洞检测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：CN117077147B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202311080426.8，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权一种基于典型合约图特征增强的智能合约漏洞检测方法是由张引;施曼华;江池;陈宇鹏设计研发完成，并于2023-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于典型合约图特征增强的智能合约漏洞检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于典型合约图特征增强的智能合约漏洞检测方法，应用于区块链安全监管领域，为了检测出在区块链系统上部署的智能合约的漏洞，从而及时纠正，避免造成损失。本发明在对智能合约源码进行图结构建模，提取整体语义语法特征的基础上，通过无监督聚类方法将功能类别相似的合约聚类得到典型合约图，进一步从典型合约图中提取智能合约的类别特征，并且将合约类别特征与合约整体语义语法特征进行拼接，实现合约特征的数据增强。本发明基于拼接特征，使用简单的分类神经网络进行漏洞检测，该方法可以有效提升智能合约漏洞检测的准确率，并且由于其充分利用了智能合约的特征，因此能用于检测、探索一些未知类别的合约漏洞。

本发明授权一种基于典型合约图特征增强的智能合约漏洞检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于典型合约图特征增强的智能合约漏洞检测方法，其特征在于，包括以下步骤：智能合约图的生成与编码步骤：从智能合约源码中筛选出风险函数、变量以及回调函数，确定风险函数、变量以及回调函数之间的调用关系，以风险函数、变量以及回调函数作为节点，以不同调用关系的表征为边生成智能合约图；对智能合约图中节点和边的关系类型进行编码得到节点特征和边的类型特征；语义语法表征步骤：使用时序消息传播网络利用边的时序来更新节点特征，再对最终时刻的所有节点特征进行相加得到智能合约的语义语法表征；智能合约间的相似度值的计算步骤；计算出两两智能合约间的相似度值；典型合约图构建步骤：在获得所有智能合约之间的相似度值之后，通过设置相似度阈值，将大于相似度阈值的两个智能合约视为存在连接关系；然后，以智能合约的语义语法表征为节点，以智能合约之间的连接关系为边，将存在连接关系的智能合约构建为典型合约图；再通过图卷积网络提取典型合约图中各节点的特征并对特征进行最大池化处理后得到典型合约表征；基于注意力机制的典型合约表征更新步骤：将待更新的典型合约表征与另一个典型合约的表征输入至余弦函数，余弦函数输出待更新的典型合约表征与另一个典型合约的表征的余弦相似度结果，并将该余弦相似度结果作为两个典型合约表征的注意力系数，再对注意力系数进行归一化，将归一化结果用于表示另一个典型合约对待更新的典型合约的重要程度系数；得到了所有的典型合约对待更新的典型合约的重要程度系数之后，将各重要程度系数对待更新的典型合约表征进行加权求和，并将加权求和的结果输入激活函数，将激活函数的输出结果作为更新后的典型合约表征；智能合约最终表征生成步骤：将待检测的智能合约的语义语法表征与更新后的典型合约表征拼接后获得的智能合约最终表征；漏洞检测步骤：将待检测的智能合约最终表征输入完成漏洞检测训练的卷积神经网络中，卷积神经网络输出是否存现漏洞的二分类结果。

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