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申请/专利权人：北京网智天元大数据科技有限公司;网智天元科技集团股份有限公司
摘要：本申请提供了一种基于深度学习大模型的智能合约风险检测方法及系统，通过各个支付异常信息确定对应合约节点在金融支付验证中的合约漏洞特征；根据目标支付合约中各个合约节点之间的稳定关联性和所有的合约漏洞特征对目标支付合约进行漏洞评估，得到目标支付合约的漏洞等级；通过对抗训练数据和历史支付数据确定对抗训练中的对抗扰动量，根据对抗扰动量和各个合约漏洞特征确定目标支付合约的漏洞修复信息；基于漏洞修复信息对漏洞等级进行修复，得到修复后目标支付合约的漏洞等级，完成对目标支付合约的漏洞风险检测。基于上述方案可实现对智能合约风险中各个合约节点的风险关联检测，从而可提高对智能合约风险的预测精度。
主权项：1.一种基于深度学习大模型的智能合约风险检测方法，其特征在于，包括如下步骤：采集目标支付合约的支付记录，进而得到历史支付数据；从所述历史支付数据中提取目标支付合约中各个合约节点的支付异常信息，进而通过各个支付异常信息确定对应合约节点在金融支付验证中的合约漏洞特征；基于深度学习的节点关联模型确定目标支付合约中各个合约节点之间的稳定关联性，通过各个稳定关联性和所有的合约漏洞特征对目标支付合约进行漏洞评估，得到目标支付合约的漏洞等级；获取目标支付合约在漏洞风险检测时的对抗训练数据，通过所述对抗训练数据和所述历史支付数据确定目标支付合约在对抗训练中的对抗扰动量，根据所述对抗扰动量和各个合约节点的合约漏洞特征确定目标支付合约的漏洞修复信息；基于所述漏洞修复信息对所述漏洞等级进行修复，得到修复后目标支付合约的漏洞等级，完成对目标支付合约的漏洞风险检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京网智天元大数据科技有限公司 网智天元科技集团股份有限公司 一种基于深度学习大模型的智能合约风险检测方法及系统
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