海南大学李晓琦获国家专利权
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龙图腾网获悉海南大学申请的专利基于大语言模型和静态分析的智能合约库误用检测方法及系统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：CN119397546B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202411428940.0，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权基于大语言模型和静态分析的智能合约库误用检测方法及系统是由李晓琦;王乙顺;李文凯;王鑫设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于大语言模型和静态分析的智能合约库误用检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于大语言模型和静态分析的智能合约库误用检测方法及系统。所述方法包括：提取库误用信息；构建先生成‑后选择的提示词方法；利用提示词方法进行大语言模型的智能合约检测，得到初步检测结果作为下一次输入的一部分进行结果迭代反馈优化，得到目标大语言模型；创建静态匹配BCSSM结构；对目标大语言模型、静态匹配结构的检测结果进行加权匹配，输出最终检测结果。通过构建提示词方法利用大语言模型进行智能合约检测，利用大语言模型的代码解析与逻辑推理能力以及静态匹配，可以较为精确的检测到智能合约所带有的库误用模式，应用于智能合约的开发和维护阶段，可以实现更安全的智能合约。
本发明授权基于大语言模型和静态分析的智能合约库误用检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型和静态分析的智能合约库误用检测方法，其特征在于，所述方法包括： 从数据库中提取智能合约各类库误用模式对应的库误用信息； 基于自动思维链Auto-CoT和零样本思维链zero-shot-CoT构建先生成-后选择Pre-generated-ThenSelected的提示词方法； 根据所述库误用信息，利用所述提示词方法进行大语言模型的智能合约检测，得到初步检测结果； 将所述初步检测结果作为下一次所述大语言模型智能合约检测中提示词的一部分，对所述大语言模型进行结果迭代反馈优化，得到目标大语言模型，并通过所述目标大语言模型得到第一库误用检测结果； 创建基于代码相似度的静态匹配BCSSM结构，并通过所述静态匹配BCSSM结构得到第二库误用检测结果； 对所述第一库误用检测结果、第二库误用检测结果进行加权匹配，输出目标库误用检测结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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