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公开(公告)号：CN119885208A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510369114.1
申请日：2025-03-27
Applicant: 烟台大学
Abstract: 本发明涉及电数据处理技术领域，具体为基于跨合约控制流图的智能合约漏洞检测方法和系统；为解决现有技术中智能合约误报率和漏报率较高的技术问题，本发明将存在着调用关系的多个智能合约的控制流图进行相连，生成跨合约控制流图，通过构建跨合约控制流图来解决智能合约间不同的调用路径和交互，更清晰地捕捉智能合约的执行逻辑和潜在的漏洞；并基于跨合约控制流图中，智能合约的执行逻辑以及智能合约之间的调用关系，并针对不同的漏洞，设计不同的漏洞检测规则，对智能合约进行漏洞检测，得到漏洞检测结果，与其他先进现有漏洞检测方法进行比较发现，本发明漏洞检测方法可以检测跨合约漏洞，误报率和漏报率低，有效提高了漏洞检测的精确度。
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公开(公告)号：CN118760606B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411110087.8
申请日：2024-08-14
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明涉及智能合约漏洞检测领域，具体为一种基于约束引导模糊测试的智能合约漏洞检测方法和系统，采用约束引导灰盒模糊测试的方式对智能合约进行漏洞检测，对智能合约的数据流和控制流进行静态分析，基于静态分析结果引入一种全新的智能合约约束模板，并将约束模板以代码插桩的方式分别插入到对应的分支节点的前或后位置，对智能合约的执行进行引导，确保模糊测试在覆盖目标代码的同时容易到达目标代码位置，满足所需的执行状态。根据函数调用序列设置模糊器中函数的测试顺序和优先级，以在最短时间内发现漏洞，可以降低模糊测试的时间消耗，提高漏洞检测的效率。
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公开(公告)号：CN118861945A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411327885.6
申请日：2024-09-24
Applicant: 烟台大学
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种基于卷积注意力网络的动态电力特征融合方法及系统。方法，包括获取电力数据；对获取的电力数据进行预处理；对预处理的电力数据进行初步分类后进行特征提取；构建基于时空图卷积注意力网络的电力预测模型；利用基于时空图卷积注意力网络的电力预测模型对提取的特征进行预测；利用Adam 优化器并基于学习率衰减策略对模型进行测试与验证。本发明在电力系统节点分类任务中显著提高了分类准确率。
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公开(公告)号：CN118797541A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411288147.5
申请日：2024-09-14
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2411 , G06F18/213 , G06F18/2111 , G06F18/25
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种基于遗传算法的电能占用异常检测方法及系统。方法包括对用电测量数据进行数据预处理；利用统计和电气参数从用电测量数据中合成新特征；基于人工蜂群算法和遗传算法选择突出特征；利用去噪自编码器从电力消费数据的突出特征中提取高方差特征；将提取到的特征输入到支持向量机中检测电能占用异常行为。本发明通过集成大数据和遗传算法，提出了一种有效的电能占用异常检测方法及系统，该方法及系统能够显著提高检测非技术损失的效率。
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公开(公告)号：CN117909988B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410011599.2
申请日：2024-01-04
Applicant: 烟台大学
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，具体为基于语义信息引导模糊测试的智能合约漏洞检测方法，该检测方法根据待检智能合约中函数之间的关系确定目标函数；然后，对目标函数进行空间压缩、空间分裂和空间降维，得到多个降维子空间；接着，对每个降维子空间中的每个未赋值输入变量进行赋值，将赋值后的输入变量与历史已赋值变量组结合后，进行判断，仅生成高质量的测试用例；最后，将所有高质量的测试用例去攻击待检智能合约，得到漏洞检测结果；该检测方法生成的测试用例的质量，优于现有基于模糊测试的检测方法，在低路径覆盖率的基础上，具有较高的检测准确率，说明该检测方法具有高检测准确率和高检测效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118194294A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410304571.8
申请日：2024-03-18
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，具体为一种基于中间表示的智能合约漏洞检测方法、系统和设备；该检测方法，将待检智能合约的Solidity代码转换为中间表示，既简化了合约分析过程，又能够保留Solidity源代码中的重要语义信息，在保证漏洞分析准确的基础上，减小计算量，提高计算稳定性；该检测方法将中间表示与不同漏洞检测逻辑结合，分别对重入漏洞、拒绝服务漏洞检测和交易顺序依赖漏洞进行检测，检测结果具有较高的精确率、召回率和F1分数。
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公开(公告)号：CN116361719B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310307437.9
申请日：2023-03-27
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F18/2411 , H04L9/40 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06Q20/38
Abstract: 本发明涉及以太坊网络安全技术领域，为一种以太坊网络钓鱼用户的检测方法和系统，构建了含有节点交易信息的用户交易网络，并基于用户交易网络中节点交易信息，获得的节点的拓扑结构嵌入向量和节点的属性嵌入向量，经融合后，再经分类，可获得用户属性，该检测方法以节点的交易信息作为检测数据，获取用户属性，在保证了检测结果准确的基础上，节省检测时间，提高检测效率。
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公开(公告)号：CN116702157A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310741124.4
申请日：2023-06-21
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F21/57 , G06F21/56 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/042
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，具体为一种基于神经网络的智能合约漏洞检测方法；该检测方法通过简化和聚合处理控制流图，剔除和合并了一些非关键节点，突出关键节点和执行顺序，进而将控制流图转化为合约树图，在保留了合约信息的完整性基础上，理清合约执行路径，提高消息传递效率，节点特征提取最大程度保留了合约的语义信息，将得到的节点特征向量进行卷积、池化处理，能够最大化提取合约信息，最后经分类处理，得到漏洞存在结果，该方法在确保不丢失关键信息的基础上，提高检测效率和准确率；且该检测方法在检测重入漏洞、自毁漏洞、委托调用漏洞、交易顺序依赖漏洞、时间戳依赖漏洞和整数溢出漏洞方面，具有较高的准确率和精确度。
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公开(公告)号：CN116663012A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310627115.2
申请日：2023-05-31
Applicant: 烟台大学
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，具体为一种跨合约漏洞的检测方法、系统和设备，静态的抽象了智能合约的主要信息，获取能够指定攻击方向候选攻击对序，将候选攻击对序与带有攻击性的模板合约结合，生成攻击合约，使用攻击合约动态攻击智能合约，根据不同攻击结果，检测智能合约当中的跨合约漏洞，该检测方法能有效的检测智能合约中是否存在这重入漏洞或者委托调用漏洞。实验结果显示，该检测方法具有高精确率和综合测评率、0误报率和低时间开销。
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公开(公告)号：CN119139704A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411659231.3
申请日：2024-11-20
Applicant: 烟台大学
IPC: A63F13/56 , A63F13/837 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及多智能体控制技术领域，尤其是涉及一种多智能体博弈对抗的异构任务优化方法及系统。方法，包括获取博弈双方智能体可观测信息，基于获取的博弈双方智能体可观测信息，利用actor‑critic网络结构生成当前环境下的状态集合，将经验缓存区中的数据顺序打乱并重新编号，并抽取数据结合认知理论对actor‑critic网络结构进行训练。本发明通过先获取博弈双方智能体可观测信息，进而将状态观测数据传递给中心控制器，训练完后智能体就可以不再与中心控制器通信，可以基于自己的局部观测状态通过自己的动作策略函数来产生最优动作。
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