一种基于神经网络模型的智能合约安全审计方法及系统

本发明涉及一种基于神经网络模型的智能合约安全审计方法及系统，属于智能合约技术领域，解决了现有智能合约的安全审计准确率不高的问题。包括：分析智能合约代码获取智能合约图；将智能合约图传入图注意力网络得到智能合约图的嵌入矩阵；根据智能合约交易日志获取每个时刻的关键行为特征，并分别与智能合约图的嵌入矩阵传入级别分类模型得到每个时刻的分类结果；按时间窗长度分别构建关键行为特征和分类结果的序列数据，同时传入预测模型得到下一时刻的预测行为特征，进而与下一时刻的关键行为特征进行相似度比较，如果小于相似度阈值，则智能合约出现异常。提高了智能合约安全审计的准确率。