基于自动机器学习的以太坊燃料限制预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了基于自动机器学习的以太坊燃料限制预测方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及区块链技术，包括从目标网址中获取在以太坊上已发布所有智能合约的网络地址，以获取已完成验证的目标智能合约代码集合，和与各目标智能合约代码对应的交易信息；将各交易信息进行信息筛选后对应的特征集输入至待训练自动机器学习模型进行训练得，到自动机器学习模型；若检测到当前智能合约代码，获取当前智能合约代码对应的当前特征集以将其输入至自动机器学习模型中进行运算，得到对应的以太坊燃料限制。实现了基于智能合约代码自动筛选特征自动降维后，以对以太坊燃料限制进行预测，不仅避免了人工干预从而降低人工成本，而且提高了预测的准确率。

【技术实现步骤摘要】
基于自动机器学习的以太坊燃料限制预测方法及装置
本专利技术涉及区块链
，尤其涉及一种基于自动机器学习的以太坊燃料限制预测方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
作为区块链比较成功的项目-比特币，其最为核心的创新就是在不需要信任第三方的情况下可以远距离进行转移价值。但是比特币的缺点在于并没有支持图灵完备的脚本语言。也即比特币只做到在分布式环境的条件下存储，但是并没有做到在分布式条件下既能存储也能计算。针对这个问题，Vitalik等人推出以太坊。与比特币相比，以太坊最大的不同点在于以太坊是可以支持图灵完备的脚本语言，允许开发者在上面开发任意应用，实现智能合约。以太坊在区块链上实现一个运行环境，被称为以太坊虚拟机。每个参与到以太坊网络的节点都会运行以太坊虚拟机作为区块验证协议的一部分。这些节点会验证区块中覆盖的每个交易并在以太坊虚拟机中运行交易所触发的代码(智能合约里面的代码)。每个网络上的全节点都会进行相同的计算并存储相同的值。而在执行这些代码和计算的过程中，每一个命令比如加法、hash等等都会有一个特定的消耗，在以太坊上用燃料本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于自动机器学习的以太坊燃料限制预测方法，其特征在于，包括：/n调用预设存储的广度优先算法和预先设置的目标网址，通过广度优先算法对应的广度优先搜索从所述目标网址中获取在以太坊上已发布所有智能合约的网络地址；/n根据所述网络地址获取已完成验证的目标智能合约代码集合，和与目标智能合约代码集合中各目标智能合约代码对应的交易信息；/n调用预先存储的信息字段筛选策略，将各目标智能合约代码对应的交易信息进行信息筛选后，得到与各目标智能合约代码对应的特征集；其中，所述信息字段筛选策略用于筛选智能合约代码对应的交易信息中核心特征以组成特征集；/n获取各目标智能合约代码对应的特征集输入至待训练自动机器学...

【技术特征摘要】
1.一种基于自动机器学习的以太坊燃料限制预测方法，其特征在于，包括：
调用预设存储的广度优先算法和预先设置的目标网址，通过广度优先算法对应的广度优先搜索从所述目标网址中获取在以太坊上已发布所有智能合约的网络地址；
根据所述网络地址获取已完成验证的目标智能合约代码集合，和与目标智能合约代码集合中各目标智能合约代码对应的交易信息；
调用预先存储的信息字段筛选策略，将各目标智能合约代码对应的交易信息进行信息筛选后，得到与各目标智能合约代码对应的特征集；其中，所述信息字段筛选策略用于筛选智能合约代码对应的交易信息中核心特征以组成特征集；
获取各目标智能合约代码对应的特征集输入至待训练自动机器学习模型进行训练，得到自动机器学习模型；其中，所述自动机器学习模型用于预测智能合约所调用函数的燃料限制；
若检测到用户端上传的当前智能合约代码，根据所述信息字段筛选策略获取所述当前智能合约代码对应的当前特征集；以及
将所述当前特征集输入至所述自动机器学习模型中进行运算，得到所述当前智能合约代码对应的以太坊燃料限制，将所述当前智能合约代码对应的以太坊燃料限制发送至对应的目标接收端。


2.根据权利要求1所述的基于自动机器学习的以太坊燃料限制预测方法，其特征在于，所述通过广度优先算法对应的广度优先搜索从所述目标网址中获取在以太坊上已发布所有智能合约的网络地址，包括；
获取所述目标网址的第一级网页中所有在以太坊上已发布所有智能合约的网络地址，以组成第一级网络地址集；
访问所有与第一级网页相邻接的第二级网页，并获取第二级网页中所有在以太坊上已发布所有智能合约的网络地址，以组成第二级网络地址集；依序访问所有与第二级网页相邻接的第三级网页直至访问至访问所有与第n-1级网页相邻接的第n级网页，以分别获取第三级网络地址集至第n级网络地址集；其中，n的取值与所述目标网址的总网页级数相等；
由所述第一级网络地址集至第n级网络地址集组成所述目标网址中在以太坊上已发布所有智能合约的网络地址。


3.根据权利要求1所述的基于自动机器学习的以太坊燃料限制预测方法，其特征在于，所述根据所述网络地址获取已完成验证的目标智能合约代码集合，和与目标智能合约代码集合中各目标智能合约代码对应的交易信息，包括：
将所述网络地址获取已完成验证的目标智能合约代码集合中各目标智能合约代码分别进行命名并存储；
获取各目标智能合约代码的交易信息中所包括的交易所在区块高度、交易的hash值、燃料限制、单独执行本交易实际所用到的燃料、交易所使用函数的输入数据；其中，交易所使用函数的输入数据中包括交易所执行SHA256函数次数、交易执行SHA3函数次数、交易所执行函数中FOR循环次数和交易中变量的个数。


4.根据权利要求3所述的基于自动机器学习的以太坊燃料限制预测方法，其特征在于，所述调用预先存储的信息字段筛选策略，将各目标智能合约代码对应的交易信息进行信息筛选后，得到与各目标智能合约代码对应的特征集，包括：
获取所述信息字段筛选策略中包括的核心特征字段集；其中，所述核心特征字段集包括交易所在区块高度字段、交易所执行SHA256函数次数字段、交易执行SHA3函数次数字段、交易所执行函数中FOR循环次数字段和交易中变量的个数字段；
将每一目标智能合约代码对应的交易信息根据所述核心特征字段集进行信息筛选，得到各目标智能合约代码对应的特征集。


5.根据权利要求4所述的基于自动机器学习的以太坊燃料限制预测方法，其特征在于，所述获取各目标智能合约代码对应的特征集输入至待训练自动机器学习模型进行训练，得到自动机...

【专利技术属性】
技术研发人员：张楠，王健宗，瞿晓阳，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44