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摘要：本发明公开一种基于融合特征和增强网络的智能合约漏洞检测方法及系统，涉及区块链安全技术领域，该方法为：获取待检测的以太坊智能合约的源代码数据；经预处理后生成单词序列；将单词序列输入至训练完成的智能合约漏洞检测模型中，先将单词序列并行输入至DistilBERT模型和CNN网络中，分别提取单词序列同维度的上下文特征向量和局部特征向量，经融合后生成多维度融合特征向量；将多维度融合特征向量输入至基于多头自注意力机制的增强BiLSTM网络中，先提取输入特征的多头自注意力特征向量，后对多头自注意力特征向量进行正反向隐藏状态学习，提取隐藏状态特征向量；将提取特征再输入至全连接层，输出更准确的漏洞检测结果。
主权项：1.一种基于融合特征和增强网络的智能合约漏洞检测方法，其特征在于，包括：获取待检测的以太坊智能合约的源代码数据；对获取的源代码数据进行预处理，生成单词序列；将单词序列输入至训练完成的智能合约漏洞检测模型中，输出智能合约漏洞检测结果；其中，将单词序列并行输入至DistilBERT模型和CNN网络中，分别提取单词序列同维度的上下文特征向量和局部特征向量，经融合后生成多维度融合特征向量；将多维度融合特征向量输入至基于多头自注意力机制的增强BiLSTM网络中，先提取输入特征的多头自注意力特征向量，后对多头自注意力特征向量进行正反向隐藏状态学习，提取隐藏状态特征向量；将隐藏状态特征向量输入至全连接层，输出漏洞检测结果。
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权利要求：
百度查询： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 齐鲁工业大学(山东省科学院) 基于融合特征和增强网络的智能合约漏洞检测方法及系统
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