一种基于特征融合和深度学习技术的智能合约漏洞检测方法技术

本发明专利技术提供了一种基于特征融合和深度学习技术的智能合约漏洞检测方法。包括：步骤1，利用交叉验证合理划分数据集，对测试所用到的样本集进行规范化处理与过采样预处理，以得到更加平衡的漏洞数据集；步骤2，通过词嵌入模型构造集成网络模型，使用该模型对智能合约漏洞代码的特征进行提取；步骤3，根据步骤2得到的特征，采用通道自注意力技术实现特征融合，得到初步的训练样本集与测试样本集；步骤4，根据步骤2和步骤3得到的特征，使用卷积神经网络、双向门控循环单元和双向长短期记忆网络模型训练,得到最终的训练样本集和测试样本集，利用MLP分类模型对数据进行漏洞分类，根据预测结果进而评估模型的检测性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于区块链安全领域，涉及一种基于特征融合和深度学习技术的智能合约漏洞检测方法。

技术介绍

1、随着区块链技术的快速发展，智能合约作为自动执行合同的计算机程序，正在广泛应用于区块链平台上。智能合约通过编程代码实现自动化交易和合同执行，其安全性和稳定性对整个区块链系统的健康运行至关重要。尽管智能合约提供了高效、透明的交易机制，但由于其开放的特性和复杂的编程语言，存在各种安全风险和漏洞。这些漏洞可能导致资金损失、合同执行错误以及用户信息泄露等严重后果，严重影响区块链系统的安全性和可信度。

2、目前，针对智能合约的安全检测主要依赖于静态分析、符号执行和模糊测试等传统技术。传统的智能合约漏洞检测方法主要依赖于人工审查和静态分析工具的结合使用。然而，这些方法可能无法检测一些复杂的漏洞模式，而且人工审查是一项耗时耗力的任务，其准确率高度依赖于专家知识，即使经验丰富的专家也可能因疏忽或主观因素而错过潜在的漏洞。因此，智能合约漏洞检测方法越来越多地采用机器学习和深度学习等技术来提高检测的准确性和效率，其依赖神经网络自动识别漏洞特征，保证了准确率的同时减本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于特征融合和深度学习技术的智能合约漏洞检测模型的方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种方法，其特征在于，所述步骤1的具体实现包括如下步骤：

3.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤2的具体实现包括如下步骤：

4.根据权利要求1所述的一种方法，其特征在于，所述步骤3的具体实现包括如下步骤：

5.根据权利要求1所述的一种方法，其特征在于，所述步骤4的具体实现包括如下步骤：

【技术特征摘要】

1.一种基于特征融合和深度学习技术的智能合约漏洞检测模型的方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种方法，其特征在于，所述步骤1的具体实现包括如下步骤：

3.如权利要求1所述方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈锦富，王栋杰，李哲豪，蔡赛华，郭吴昊，胡心怡，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：