基于多模态知识蒸馏的区块链异常智能合约检测方法及系统

本发明涉及区块链异常行为检测技术领域，特别涉及一种基于多模态知识蒸馏的区块链异常智能合约检测方法及系统，通过提取待检测区跨链智能合约多维度特征数据，所述多维度特征数据包括：智能合约源代码静态逻辑结构特征、智能合约源代码动态执行状态特征及智能合约交易数据交易模式特征；将多维度特征数据输入至智能合约检测模型，利用智能合约检测模型对待检测区块链智能合约异常状态进行检测输出，所述智能合约检测模型采用教师学生网络模型架构进行知识蒸馏。本发明利用多源特征预训练教师合约检测器，以指导学生合约检测器在缺少交易数据的情况下仍然可以学到交易行为知识，实现事先欺诈行为检测，通过整合不同模态的数据来提高异常合约的检测性能。