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公开(公告)号：CN116865989A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310505380.3
申请日：2023-05-06
Applicant: 电子科技大学 , 成都交子区块链产业创新中心有限公司 , 电子科技大学(深圳)高等研究院
IPC: H04L9/40 , H04L9/00 , G06N3/045 , G06N3/0499
Abstract: 本发明属于区块链威胁检测领域，提供了一种结构属性双感知区块链钓鱼欺诈检测方法及装置，主旨在于能够快速精准地检测区块链中潜在的钓鱼诈骗者。主要方案包括根据交易信息构建区块链交易模式网络图，提取其多阶邻居节点信息，以形成以该节点为中心的子图，作为结构属性双感知区块链钓鱼欺诈检测模型的输入。然后区块链交易模式子图结构提取器中，采用基于图坍缩的层次池化机制，通过与图神经网络的结合，聚合不同层次池化图的节点级表示，以生成子图的结构感知节点表示；最终使用基于多头自注意力的结构属性双感知transformer层，通过生成的结构感知节点表示，并结合训练阶段与原始子图信息，学习有效特征权重，完成区块链钓鱼欺诈检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117076245A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311064204.7
申请日：2023-08-22
Applicant: 电子科技大学 , 中国工程物理研究院计算机应用研究所 , 电子科技大学(深圳)高等研究院
IPC: G06F11/30 , G06F11/34 , G06F11/32 , G06F16/13 , G06F16/172 , G06F16/23 , G06F16/242 , G06F16/27 , G06F16/28 , G06F21/64
Abstract: 本发明属于日志数据可信溯源领域，提供了一个基于区块链实现的可信溯源系统。目的在于使用区块链技术成为解决数据溯源难题的有效工具，为数据管理和决策提供更加可靠和安全的支持。主要方案包括日志数据处理子系统：负责接收多个业务系统的异构日志数据，将其存放至文件数据库中，并在定义数据对象后选择相应日志数据文件进行预处理并匹配，得到并存储统一格式的日志数据，同时还能够对日志数据完成共指分析；链上日志溯源子系统：通过用户输入一种或多种查询条件组合进行溯源查询，所得结果将能够还原操作行为轨迹图、定位原始日志出处，并支持数据跨链关联溯源；日志数据区块链子系统：能够对预处理并匹配后的日志数据上链、存证、取证，以及完成溯源操作。
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公开(公告)号：CN116611843A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310505393.0
申请日：2023-05-06
Applicant: 电子科技大学 , 成都交子区块链产业创新中心有限公司 , 电子科技大学(深圳)高等研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于多边交易网络的以太坊钓鱼账户识别方法，属于区块链威胁检测领域，包括交易数据收集阶段：在收集以太坊原始交易数据时，将交易数据收集阶段收集到的原始交易数据进行转化并构建图，以生成原始交易网络。然后通过映射策略融合交易金额代表的权重属性、交易时间代表的时间属性以及交易流向代表的方向属性，得到多边交易网络；将交易网络生成阶段所生成的多边交易网络作为输入，训练基于图神经网络的钓鱼账户识别模型，最终得到检测结果。本发明的多边交易网络生成策略兼顾了交易方向、交易金额、交易时间戳属性，有利于提取目标地址的潜在交易模式，合理转化了原始交易网络的特征，用于后续的特征提取和检测任务。
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公开(公告)号：CN115017513B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202210610675.2
申请日：2022-05-31
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及智能合约安全领域，公开了一种基于人工智能的智能合约漏洞检测方法，目的在于降低智能合约漏洞检测的误报率，所述方法包括：获取无标签智能合约数据集；根据智能合约漏洞类型，获取有标签智能合约数据集；将智能合约数据集中的智能合约字节码转化为操作码序列，将操作码序列作为训练样本，包括无标签样本和有标签样本；智能合约漏洞检测模型包括预训练模型和漏洞分类模型；利用无标签训练样本对预训练模型进行训练利用有标签训练样本对智能合约漏洞检测模型进行训练，得到训练好的智能合约漏洞检测模型；将待检测智能合约转化为操作码序列，并将其输入训练好的智能合约漏洞检测模型中，得到智能合约对应的漏洞检测结果。
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公开(公告)号：CN115022026A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210612209.8
申请日：2022-05-31
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/104
Abstract: 本发明属于区块链威胁检测领域，提出了一种能够对区块链智能合约进行威胁检测的装置及方法。主旨在于对存在风险的合约具体功能进行准确定位，以保证其安全性。方案主要能够提取智能合约源代码中的关键语义信息，生成调用关系拓扑图，并获取合约中每个功能的位置信息；从solc中获取智能合约的各种操作码及其位置信息，完成其与从remix中获取的字节码所对应的操作码的映射，然后创建合约的控制流图，完成符号执行环节；对合约进行检测，使用符号执行环节所得数据与多种威胁情况进行匹配，后对相应操作码进行标记；将标记的操作码与编译所得操作码进行映射，从而标记具有风险的智能合约，并定位包含风险的函数或事件等信息，最后将所得结果输出。
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公开(公告)号：CN115017513A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210610675.2
申请日：2022-05-31
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及智能合约安全领域，公开了一种基于人工智能的智能合约漏洞检测方法，目的在于降低智能合约漏洞检测的误报率，所述方法包括：获取无标签智能合约数据集；根据智能合约漏洞类型，获取有标签智能合约数据集；将智能合约数据集中的智能合约字节码转化为操作码序列，将操作码序列作为训练样本，包括无标签样本和有标签样本；智能合约漏洞检测模型包括预训练模型和漏洞分类模型；利用无标签训练样本对预训练模型进行训练利用有标签训练样本对智能合约漏洞检测模型进行训练，得到训练好的智能合约漏洞检测模型；将待检测智能合约转化为操作码序列，并将其输入训练好的智能合约漏洞检测模型中，得到智能合约对应的漏洞检测结果。
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