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摘要：本发明公开了一种融入多视图特征的双通道智能合约缺陷检测方法，步骤1、对智能合约代码进行语法树特征、执行逻辑特征、文本特征提取，并将提取后的三个特征向量进行加权融合，得到代码特征。本发明通过融入多视图特征的双通道智能合约缺陷检测模型，不仅从文本和视觉角度建立双通道分析代码，避免了分析角度过于单一的问题，还将智能合约代码的注释内容和gas消耗值加入代码缺陷检测的角度，可以考虑代码的逻辑功能描述和执行消耗损失，缺陷检测不再是仅仅检测代码缺陷，同时考虑了gas值的消耗和注释描述，从而使得本申请在识别智能合约代码时角度新颖全面，效率高，检测结果更为准确。
主权项：1.一种融入多视图特征的双通道智能合约缺陷检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、对智能合约代码Seti进行语法树特征fast、执行逻辑特征felg、文本特征fcode提取，并将提取后的三个特征向量进行加权融合，得到代码特征fcodefeature；步骤2、对智能合约代码Seti进行注释特征fann、gas消耗值特征fgas提取后，将代码特征fcodefeature、注释特征fann、gas消耗值特征fgas加权融合，得到文本语义特征ftext_seman；步骤3、对智能合约代码Seti进行视觉语法树特征fvisual_ast和视觉执行逻辑特征fvisual_elg提取后，将所有视觉特征向量加权融合，得到视觉语义特征fvisua_lseman；步骤4、将得到的文本语义特征ftext_seman和视觉语义特征fvisua_lseman加权融合，得到新的特征向量fseman，将新的特征向量fseman进行建模，得到缺陷检测模型；步骤5、获取智能合约数据集Set，将数据标注，划分训练集和测试集，训练缺陷检测模型，基于训练后的缺陷检测模型获取待测智能合约的缺陷检测结果。
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百度查询： 南京审计大学 一种融入多视图特征的双通道智能合约缺陷检测方法
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