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申请/专利权人：浙江工商大学
摘要：本发明公开了一种基于语法语义分离的智能合约复用分层检测方法，首先将待测合约级智能合约通过文本检测检出T1和T2级相似后，划分为函数级代码；然后利用基于AST的节点嵌入和多层池化技术提取代码的语法特征，利用基于PDG的图嵌入技术和构造基于节点注意力机制的图神经网络技术提取代码的语义特征；最后利用提取到的语法特征和语义特征，通过构造多层感知机，得到最终T3、T4和T0的分类检测结果。本发明利用最新的深度学习技术，通过对代码语法和语义信息的分开提取并进行特征学习，实现了代码相似度检测和复用层次的分层，实现了精度更高、效率更高的检测结果，具有良好的通用性和实用价值。
主权项：1.一种基于语法语义分离的智能合约复用分层检测方法，包括如下步骤：1分别构造合约级和函数级智能合约代码复用检测数据集；2对于数据集中每一对待测的合约级智能合约代码进行文本检测，检出T1和T2级别存在相似的复用代码并进行标识；3对于未被标识的智能合约代码对，先对其进行预处理，再将合约拆分为函数并转化为抽象语法树AST，进而对AST进行权重分配的多层池化，实现代码的语法特征提取；4对于未被标识的智能合约代码对，从其函数中提取数据流、控制流和依赖关系，生成程序依赖图PDG，实现代码的语义特征提取；5将提取得到的语法特征和语义特征联合后通过分类器，检出智能合约代码对为T3、T4的相似结果或为T0的不相似结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工商大学 一种基于语法语义分离的智能合约复用分层检测方法
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