一种面向多智能合约漏洞检测的门控终身学习方法

本发明公开了一种面向多智能合约漏洞检测的门控终身学习方法，方法为：将每个智能合约源代码转化为合约图；把合约图的图数据转换为嵌入向量；在时间步初始化节点状态，并计算节点在第一个时间步的状态；对于第个时间步，进行类图神经网络的消息传递过程得到图嵌入向量；对于第个时间步，进行类门控循环单元的消息传递过程得到节点新的隐藏状态；将轮迭代后得到每个节点的最终表示，再平均池化处理；汇总每个节点的最终表示以计算图层面的表征；构建图级别的智能合约漏洞检测模型，生成预测标签；每个任务训练后估算权重参数的Fisher信息矩阵；在训练后续下个任务时，在总损失中加入EWC正则化项。本发明实现对智能合约新型漏洞的准确检测。