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基于图神经网络的智能合约漏洞检测方法及相关设备技术

技术编号:44334611 阅读:13 留言:0更新日期:2025-02-18 20:44
本发明专利技术提供一种基于图神经网络的智能合约漏洞检测方法及相关设备。该方法包括:步骤1:构建含有漏洞标签的智能合约数据集;步骤2:将智能合约数据集中各个智能合约源代码转换为对应的智能合约图;步骤3:使用智能合约数据集对应的智能合约图对预设图神经网络进行训练,得到智能合约漏洞检测模型;步骤4:将待测智能合约对应的智能合约图输入至所述智能合约漏洞检测模型,得到漏洞检测结果。本发明专利技术可以应对复杂多变的智能合约应用场景,降低智能合约漏洞检测的漏报率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机,尤其涉及一种基于图神经网络的智能合约漏洞检测方法及相关设备


技术介绍

1、区块链的主要优势为在分布式账本上创建了不可逆的交易历史,允许用户使用数字货币购买物品,而无需经过可信的第三方处理和认证。区块链技术的三个关键要素为具有不可更改记录的分布式账本技术、共识算法和智能合约。智能合约是区块链技术的重要组成部分,它是一种以代码形式编写、自动执行的合约。这种合约通过在区块链上运行的智能合约平台实现,不需要第三方进行管理或执行。智能合约的不可更改性导致一旦出现漏洞会留下严重的安全隐患,造成严重后果。因此设计出一种针对智能合约漏洞检测的高效工具是非常有必要的。

2、在目前已有的研究中,大多数智能合约漏洞检测方法使用静态分析来搜索专家预先定义的漏洞模式来检测目标智能合约。这些手动定义的漏洞模式相对简单,无法覆盖一些复杂的漏洞模式,从而导致漏报率较高。此外,随着智能合约的快速增长,通过少数专家设计精确的漏洞模式变得具有挑战性。


技术实现思路

1、为了应对复杂多变的智能合约应用场景,降低智本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于图神经网络的智能合约漏洞检测方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的基于图神经网络的智能合约漏洞检测方法,其特征在于,在将智能合约源代码转换为对应的智能合约图之前,还包括:过滤掉智能合约源代码中的蜜罐合约源代码和/或噪声信息。

3.根据权利要求1所述的基于图神经网络的智能合约漏洞检测方法,其特征在于,步骤2具体包括:

4.根据权利要求3所述的基于图神经网络的智能合约漏洞检测方法,其特征在于,步骤2具体还包括:对最终的智能合约图进行归一化处理;所述归一化处理过程包括:保留智能合约图中的所有主要节点,移除其余节点并计算已移除节点的特征,将...

【技术特征摘要】

1.基于图神经网络的智能合约漏洞检测方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的基于图神经网络的智能合约漏洞检测方法,其特征在于,在将智能合约源代码转换为对应的智能合约图之前,还包括:过滤掉智能合约源代码中的蜜罐合约源代码和/或噪声信息。

3.根据权利要求1所述的基于图神经网络的智能合约漏洞检测方法,其特征在于,步骤2具体包括:

4.根据权利要求3所述的基于图神经网络的智能合约漏洞检测方法,其特征在于,步骤2具体还包括:对最终的智能合约图进行归一化处理;所述归一化处理过程包括:保留智能合约图中的所有主要节点,移除其余节点并计算已移除节点的特征,将其特征传递给相邻的主要节点;保留连接到已移除节点的边,并将该边的起始节点或结束节点移动到相应的主要节点;通过聚合与主要节点相邻的已移除节点的特征来更新该主要节点的特征;最终得到归一化图。

5.根据权利要求1所述的基于图神经网络的智能合约漏洞检测方法,其特征在于,步骤3具体包括:

6.根据权利要求5...

【专利技术属性】
技术研发人员:刘经晗林晨阳赵辉
申请(专利权)人:河南大学
类型:发明
国别省市:

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