基于知识蒸馏技术的智能合约漏洞检测方法

本发明涉及区块链智能合约漏洞检测技术领域，公开了基于知识蒸馏技术的智能合约漏洞检测方法，包括对智能合约进行多模态化处理，构建双向长短记忆网络BiLSTM、卷积神经网络VGG和图卷积神经网络GCN模型；在模型的每个中间层引入出口分支，并将中间层特征映射到Logits空间；采用蚁群算法自适应选择知识蒸馏的中间层路径；通过置信公式选择教师模型，完成各模型训练；将各模型输出概率均值作为最终检测结果。实现了多模态知识蒸馏，消除了由架构差异导致的特征失配问题，提高了对数据的利用率，且可动态、自适应地选择最优蒸馏层组合，打破了传统的固定教师知识单向传递路径，所需样本数据小、预测精度高、模型泛化能力强。