[发明专利]一种基于CNN-LSTM多分类模型的智能合约未知漏洞检测方法在审
| 申请号： | 202211228581.5 | 申请日： | 2022-10-08 |
| 公开（公告）号： | CN116150757A | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 彭滔;李旭彬;王国军;李培强;顾婉仪;翟广鑫;黎相彬 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06F21/57 | 分类号： | G06F21/57;G06F18/213;G06F18/214;G06F18/24;G06Q20/40;G06N3/049;G06N3/084;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 广州高炬知识产权代理有限公司 44376 | 代理人： | 孙明科 |
| 地址： | 510006 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CNN‑LSTM多分类模型的智能合约未知漏洞检测方法，包括：S1，在以太坊客户端Geth进行插桩；S2，通过已插桩的以太坊客户端Geth获得正常操作码序列集和漏洞操作码序列集；S3，预训练模型训练embedding词向量，获得词向量索引字典；S4，根据词向量索引字典将重放操作码序列转成特征向量矩阵，利用CNN神经网络降维；S5，利用降维后的特征向量矩阵对LSTM分类模型进行训练；S6，利用已插桩的以太坊客户端Geth实时收集交易产生的待测操作码序列；S7，在检测阶段，针对每个待测操作码序列，对分类模型给出的所有漏洞类别的概率值求和并与阈值比较，完成对未知漏洞的判定。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn lstm 分类 模型 智能 合约 未知 漏洞 检测 方法 | ||
【主权项】：
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