一种基于图神经网络的智能合约变异测试方法技术

本发明专利技术属于智能合约领域，尤其是一种基于图神经网络的智能合约变异测试方法，针对现有的变异测试技术存在没有充分考虑合约代码的深层信息、适用范围较小、效率低下的问题，现提出如下方案，其包括S1：收集数据，S2：代码依赖图构建，S3：获得节点重要性，S4：变异测试，本发明专利技术利用图神经网络引导变异测试生成更有效的变异体，通过训练，图神经网络能够充分地从不同类型合约的代码依赖图中学习合约深层信息，得出节点重要性，进而针对更重要的节点产生变异体，从而提高变异测试的效率。解决了以往研究中适用范围窄、效率低下，没有考虑合约深层信息的痛点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能合约，尤其涉及一种基于图神经网络的智能合约变异测试方法。

技术介绍

1、智能合约：智能合约是一种基于区块链技术的自动化合同，它们是在代码中编写的自执行合约，无需第三方即可执行和强制执行。智能合约在区块链上运行，其规则和条件被预先编写，当满足特定条件时，合约会自动执行操作，通常涉及数字资产的转移或状态变化。它们广泛应用于去中心化应用程序(dapps)和加密货币领域，提供了安全、透明和不可篡改的合同执行环境。

2、变异测试：变异测试是一种软件测试技术，旨在评估测试用例的质量和覆盖率。它通过对源代码进行有意义的修改，创建多个变异版本，然后运行测试用例来检查是否能够捕获这些变异引入的错误。如果测试用例不能发现变异体的错误，那么测试用例的质量可能较低，需要改进。这个方法有助于提高测试用例的有效性，确保软件更加健壮和可靠。

3、图神经网络：图神经网络(graph neural network，gnn)是一种深度学习模型，专门设计用于处理图形数据和关系数据。它可以学习节点和边的特征表示，以捕获图中的结构信息。gnn通过迭代更新节本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于图神经网络的智能合约变异测试方法，其特征在于，包括如下步骤：

【技术特征摘要】

1.一种基于图神经网络的智能合约变异...

【专利技术属性】
技术研发人员：李志伟，
申请(专利权)人：广东启链科技有限公司，
类型：发明
国别省市：