买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京兰云科技有限公司;东南大学申请的专利一种基于多视图学习的智能合约漏洞检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121211465B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511597632.5，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权一种基于多视图学习的智能合约漏洞检测方法是由涂肇珅;易建超;李雨桐;张玉健;王良民设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多视图学习的智能合约漏洞检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多视图学习的智能合约漏洞检测方法，通过静态分析智能合约得到智能合约源代码的三种表征方式抽象语法树、控制流图和数据流图；对不同表征方式修剪了调用外部函数和变量位置之外的噪音代码，并得到它们的特征；通过扩展递归神经网络学习了抽象语法树特征，通过图注意力网络学习了控制流图和数据流图的特征；基于三种特征融合得到的最终特征检测智能合约漏洞。该基于多视图学习的智能合约漏洞检测方法能够更全面地从代码中捕获漏洞的指示性特征，化简多余的噪音，提升智能合约漏洞检测的性能和效果。

本发明授权一种基于多视图学习的智能合约漏洞检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多视图学习的智能合约漏洞检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取现有以太坊智能合约源代码，并标签分类；使用Solidity编译器将智能合约的源代码生成为抽象语法树，对其修剪多余的节点后得到视图1； 对于智能合约，若函数中的节点包含了调用外部函数或变量的节点，称该函数为函数M，若函数中的节点包含了调用集合M中函数的节点，称函数为函数W； 步骤2、使用以太坊虚拟机控制流图构造器将步骤1所得视图1生成控制流图，并修剪得到视图2；具体方法为：将视图1输入以太坊虚拟机控制流图构造器，生成W函数调用M函数时的控制流边；生成M函数中与调用外部定义函数或变量的位置相关的控制流边；生成W函数中与调用M函数的位置相关的控制流边； 将上述所得所有控制流边及控制流边对应的节点组成简化控制流图，所得控制流图即是视图2； 步骤3、使用数据流分析法将步骤1所得视图1生成数据流图，并修剪得到视图3；获得视图3的详细方法为： 将M函数中外部定义函数的参数变量和调用外部定义函数得到的变量生成为数据流边； 将W函数中调用M函数中涉及上述两种变量的参数变量生成为数据流边； 最后将上述所得所有数据流边及数据流边对应的节点组成简化数据流图，该简化数据流图即是视图3； 步骤4、将步骤1所得视图1的抽象语法树的树状层次结构和节点类型作为视图1、视图2和视图3的共同特征，分别提取这三个视图的特征，再基于加权求和计算损失，具体方法为： 首先、通过词嵌入模型得到视图1中每个节点的特征作为三个视图节点的共同特征；通过扩展递归神经网络学习视图1的特征向量1；通过图注意力网络学习视图2的特征，得到特征向量2；通过图注意力网络学习视图3的特征，得到特征向量3； 然后使用多层感知器将特征向量1、特征向量2和特征向量3两两融合得到特征向量12、特征向量13和特征向量23，使用多层感知器将特征向量1、特征向量2和特征向量3三者融合得到特征向量123； 接着、分别生成特征向量1、特征向量2、特征向量3、特征向量12、特征向量13、特征向量23和特征向量123的损失函数； 最后对所得七个损失进行加权求和得到用于更新参数的总损失值； 步骤5、智能合约漏洞检测阶段，分别通过softmax函数计算上述七组特征向量对应的合约漏洞预测概率，然后对七个预测概率进行加权求和，最后将预测概率值最高的检测结果视为智能合约漏洞。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京兰云科技有限公司;东南大学，其通讯地址为：100085 北京市海淀区上地东路5号院4号楼3层308；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。