一种基于分层图神经网络的智能合约相似性检测方法

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一种基于分层图神经网络的智能合约相似性检测方法
申请号:CN202411519203
申请日期:2024-10-29
公开号:CN119377091B
公开日期:2025-10-24
类型:发明专利
摘要
一种基于分层图神经网络的智能合约相似性检测方法,它属于区块链智能合约漏洞挖掘技术领域。本发明解决了现有智能合约相似性检测方法的准确率低的问题。本发明使用预训练模型表征节点语义信息,得到节点层面特征;利用Word2vec处理提取函数层面信息,将节点层语义信息通过GCN进行纵向传递,将GCN处理结果与Word2Vec处理结果进行拼接得到函数层面最终表征;使用GCN对函数层面特征进行处理,将GCN处理结果与Word2Vec处理结果相加,将相加结果通过多层感知机得到合约层面最终特征,使用MPNN网络对节点层和函数层特征进行处理,将处理结果和合约层特征进行连接得到智能合约的最后特征,根据智能合约最后特征得到相似性检测结果。本发明方法可以应用于智能合约相似性检测。
技术关键词
相似性检测方法 多层感知机 节点 BERT模型 分层 漏洞挖掘技术 区块链智能合约 网络 预训练模型 变量 语义 指令 消息
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