公开(公告)号：CN114139165B

公开(公告)日：2022-12-20

申请号：CN202111484665.0

申请日：2021-12-07

Applicant: 扬州大学

Inventor： 王金龙 ,  张乐君

IPC: G06F21/57 ,  G06F21/56 ,  G06F40/253 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明公开了基于机器学习中的多目标识别的智能合约漏洞检测方法，包括，获取字节码，将字节码保存为数据文件；利用数据文件训练特征提取模型；根据多目标检测模型的参数，利用训练后的特征提取模型输出语法和语义特征；确定语法和语义特征的权重，并训练多目标检测模型；将智能合约语法和语义信息输入至训练完成的多目标检测模型，识别新型漏洞；通过太坊虚拟机从新型漏洞提取新的代码信息，并通过训练后的特征提取模型获得新型语法和语义信息的特征表示；根据新型语法和语义信息的特征表示对多目标检测模型进行更新，利用更新完成的多目标检测模型检测任意漏洞的智能合约；本方法通过特征提取模型和多目标检测模型实现对新漏洞的学习和更新。

公开(公告)号：CN114139165A

公开(公告)日：2022-03-04

申请号：CN202111484665.0

申请日：2021-12-07

Applicant: 扬州大学

Inventor： 王金龙 ,  张乐君

IPC: G06F21/57 ,  G06F21/56 ,  G06F40/253 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明公开了基于机器学习中的多目标识别的智能合约漏洞检测方法，包括，获取字节码，将字节码保存为数据文件；利用数据文件训练特征提取模型；根据多目标检测模型的参数，利用训练后的特征提取模型输出语法和语义特征；确定语法和语义特征的权重，并训练多目标检测模型；将智能合约语法和语义信息输入至训练完成的多目标检测模型，识别新型漏洞；通过太坊虚拟机从新型漏洞提取新的代码信息，并通过训练后的特征提取模型获得新型语法和语义信息的特征表示；根据新型语法和语义信息的特征表示对多目标检测模型进行更新，利用更新完成的多目标检测模型检测任意漏洞的智能合约；本方法通过特征提取模型和多目标检测模型实现对新漏洞的学习和更新。