广州大学洪毅乐获国家专利权
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龙图腾网获悉广州大学申请的专利智能合约的漏洞检测方法、装置、设备及介质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：CN118536119B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202410547779.2，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权智能合约的漏洞检测方法、装置、设备及介质是由洪毅乐;刘相甫;黄家辉;庞彦;黄腾;段斯斯;王馨设计研发完成，并于2024-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本智能合约的漏洞检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种智能合约的漏洞检测方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取待检测的目标智能合约，生成所述目标智能合约的有向图，利用预先训练的特征提取模型，提取所述有向图的节点特征向量，基于所述有向图的节点特征向量及所述有向图的邻接矩阵，识别出所述目标智能合约的漏洞检测结果。本申请可以自动并准确地识别出智能合约是否存在漏洞，提高智能合约的漏洞检测精度及效率。
本发明授权智能合约的漏洞检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种智能合约的漏洞检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待检测的目标智能合约； 生成所述目标智能合约的有向图，有向图的节点表示目标智能合约的函数，有向图的边表示函数之间的调用关系； 利用预先训练的特征提取模型，提取所述有向图的节点特征向量； 基于所述有向图的节点特征向量及所述有向图的邻接矩阵，识别出所述目标智能合约的漏洞检测结果； 所述基于所述有向图的节点特征向量及所述有向图的邻接矩阵，识别出所述目标智能合约的漏洞检测结果，包括： 将所述有向图切分为N个多跳子图，其中，N表示所述有向图的节点数量； 将每个节点对应的节点特征向量、多跳子图及所述有向图的邻接矩阵输入至图神经网络，获得每个节点局部特征； 基于所述每个节点的局部特征，获得所述有向图的目标特征； 将所述有向图的目标特征输入至多层感知机网络，获得所述目标智能合约的漏洞检测结果； 所述基于所述每个节点的局部特征，获得所述有向图的目标特征，包括： 将所述每个节点的局部特征输入至自注意力机制网络，获得每个节点的全局特征； 将所述每个节点的全局特征相加，得到相加结果； 将所述相加结果除以所述节点数量，获得所述有向图的目标特征。
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