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摘要：本发明公开一种基于多平台的区块链智能合约分类方法、系统和电子设备，通过获取多个平台上的智能合约及对应的类别标签，并针对智能合约获取代码和交易数据，转换为交易特征向量与代码特征向量后进行合并，获得最终特征向量，将其与类别标签输入至XGBoost模型中进行训练，获得分类模型，基于该分类模型可对不同平台的智能合约进行分类，该方法适用于多个区块链的平台的智能合约多分类模型，可用于多平台上智能合约的分类和功能识别，将智能合约的真实目的告知用户，降低用户被合约欺诈的风险。同时，该方法充分利用一个智能合约的交易和代码特征，提高了智能合约多分类问题的准确性，同时可以扩展到多个平台。

主权项：1.一种基于多平台的区块链智能合约分类方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：获取不同平台上的多个智能合约，并获取每个智能合约的类别标签；步骤S2：针对每个智能合约，获取对应平台上的链上数据，包括代码和交易数据；步骤S3：统计所有智能合约内的交易数据与代码，获得对应的交易特征向量和代码特征向量；步骤S4：将交易特征向量和代码特征向量合并，获得最终特征向量，将类别标签和最终特征向量输入到XGBoost模型，获得分类模型；及步骤S5：基于训练获得的分类模型，对智能合约进行分类；上述步骤S3具体包括：步骤S31：统计所有智能合约内的交易数据，将交易数据的类型划分为多个特征，获得交易特征矩阵，所述交易特征矩阵转换为交易特征向量；步骤S32：收集每个区块链平台的虚拟机的指令集，建立每个平台的智能合约指令库；及步骤S33：统计所有智能合约内的代码，结合所述指令库，统计每个智能合约中每个指令出现的次数，建立代码特征矩阵，所述代码特征矩阵转换为代码特征向量；在步骤S31中，收集到的合约相关交易数据，计算得到每个合约以下18个特征，即向量X＝[x1，x2，x3，......，x18]，这18个特征语义适用于不同区块链平台，并可从交易数据中提取并计算得到，交易数据的特征包括：特征1：合约的余额，特征2：合约外部交易中转入的数额，特征3：合约内部交易中转入的数额，特征4：合约内部交易中转出的数额，特征5：合约交易笔数，特征6：合约外部交易中转入交易笔数，特征7：合约内部交易中转入交易笔数，特征8：合约内部交易中转出交易笔数特征9：合约外部交易中与合约产生过转入交易的地址数，特征10：合约内部交易中与合约产生过转入交易的地址数，特征11：合约内部交易中与合约产生过转出交易的地址数，特征12：合约平均每笔交易的交易额，特征13：合约内部交易中转入数额的平均值，特征14：合约内部交易中转出数额的平均值，特征15：合约外部交易中转入数额的平均值，特征16：合约内部交易中转入数额的方差，特征17：合约内部交易中转出数额的方差，特征18：合约外部交易中转入数额的方差；在步骤S3中，在收集的代码中，每个代码对应一个指令，基于指令在合约中出现的次数，建立向量Y＝[y1，y2，y3，......，ym]，其中ym代表第m个指令在合约中出现的次数，m的大小取决于平台的虚拟机设计；在步骤S4中，将交易特征向量X和代码特征向量Y合并，即Z＝[x1，x2，x3.......xn，y1，y2，y3.......，ym]，最后将Z和步骤S1中采集的标签输入到XGBoost模型，采用训练集和测试集2∶8的比例模式进行训练，最后得到一个智能合约多分类模型，该分类模型可输入来源于多个不同平台的智能合约，并进行识别分类。

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