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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利基于多模态选择状态空间融合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：CN120277682B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510756827.3，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权基于多模态选择状态空间融合的智能合约漏洞检测方法是由赵相福;王腾飞;张佳睿设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态选择状态空间融合的智能合约漏洞检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电数字数据处理技术领域，具体为基于多模态选择状态空间融合的智能合约漏洞检测方法，为解决现有技术中漏洞检测准确度低的技术问题，本发明首先融合合约图的全局与局部特征，得到图模态嵌入特征；以及将中间表示文本和字节码文本的文本上下文信息进行特征对齐，得到文本模态嵌入特征；并从彩色图像和灰度图像中提取到空间布局特征进行拼接，得到视觉模态嵌入特征；接着，将图模态嵌入特征、文本模态嵌入特征和视觉模态嵌入特征，经若干轮次的基于选择状态空间的特征交叉处理，实现模态内和模态间信息交互后，进行融合，得到多模态融合特征；最后，多模态融合特征经特征规范化和正则化处理后，进行分类处理，得到漏洞检测结果。

本发明授权基于多模态选择状态空间融合的智能合约漏洞检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态选择状态空间融合的智能合约漏洞检测方法，其特征在于，包括如下操作： S1、获取待检智能合约的抽象语法树，经简化处理后，添加数据流信息，得到合约图； 将待检智能合约的抽象语法树转换为结构体，获取结构体中每个函数操作指令序列，得到中间表示文本；对待检智能合约的源代码进行编译，获取编译生成的运行时字节码，转化为序列，得到字节码文本； 将待检智能合约中的不同语法元素类型，分别经颜色编码映射处理后，生成彩色图像；将待检智能合约的每个字节码，分别映射为灰度像素，生成灰度图像； S2、合约图分别经残差图卷积网络和残差注意力网络处理，得到全局语义特征和局部语义特征，映射至同一个共享空间，得到图模态嵌入特征； 分别获取中间表示文本和字节码文本的文本上下文信息，基于线性投影与批量归一化进行特征对齐，得到文本模态嵌入特征； 彩色图像和灰度图像经双通道卷积神经网络处理后，进行拼接，得到视觉模态嵌入特征； S3、图模态嵌入特征、文本模态嵌入特征和视觉模态嵌入特征，经若干轮次的基于选择状态空间的特征交叉处理，得到图模态嵌入交叉特征、文本模态嵌入交叉特征和视觉模态嵌入交叉特征，经加权池化进行全局融合，得到多模态融合特征； 在当前轮次基于选择状态空间的特征交叉处理的操作中包括：当前轮图卷积特征、当前轮文本卷积特征、当前轮视觉卷积特征，分别与不包含自己的剩余两个模态的卷积特征，经循环的选择状态空间处理，得到当前轮图选择交互特征、当前轮文本选择交互特征、当前轮视觉选择交互特征； S4、多模态融合特征经特征规范化和正则化处理后，进行分类处理，得到漏洞检测结果。

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