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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利基于大语言模型引导的智能合约漏洞检测方法、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：CN120145396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510272096.5，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权基于大语言模型引导的智能合约漏洞检测方法、系统是由赵相福;张佳睿;何龙;王腾飞;沈心怡设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型引导的智能合约漏洞检测方法、系统在说明书摘要公布了：本发明涉及网络安全、漏洞检测领域，具体为一种基于大语言模型引导的智能合约漏洞检测方法、系统，将初始漏洞检测数据转换为标准漏洞检测数据后进行分类和连接处理，然后通过对智能合约进行数据流和控制流分析，挖掘智能合约中的数据依赖关系，将这些数据依赖关系以数据依赖关系树表示；将数据依赖关系树中反映数据依赖关系的有向边、有向边连接的两个节点提取出来保存至三元组表，并将三元组表中的元素在抽象语法树中标记出来，获取到包含智能合约数据依赖关系的抽象语法树，然后使用大语言模型学习抽象语法树中标记的数据依赖关系并分析智能合约的代码结构，对智能合约进行漏洞检测，显著提高了漏洞检测的精确率。

本发明授权基于大语言模型引导的智能合约漏洞检测方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型引导的智能合约漏洞检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对智能合约使用不同漏洞检测工具进行漏洞检测，获得初始漏洞检测数据，对初始漏洞检测数据进行格式转换，获得标准漏洞检测数据，标准漏洞检测数据包括漏洞编号、漏洞位置信息； 基于设定的漏洞分类标准对标准漏洞检测数据进行分类并去重，获得分类漏洞数据，对分类漏洞数据以链表方式进行连接处理，获得合并漏洞数据； S2、对智能合约进行数据流分析，获得数据流图，基于合并漏洞数据对数据流图中引发漏洞的变量进行标记，获得标记变量，以标记变量为起点，遍历数据流图，基于数据流向的顺序对数据流图中的若干个变量依次进行分级标记，获得若干个不同级别的影响变量， 将若干个不同级别的影响变量分别作为不同层级的节点，基于数据流向关系在相邻层级的节点之间添加有向边，构建数据依赖关系树； S3、对智能合约进行控制流分析，获得控制流图；基于数据依赖关系树中不同层级节点中的代码，将控制流图中对应的可执行代码块标记为污点块，并以污点块为起点，在控制流图中沿代码块执行顺序进行回溯，获取指向污点块的前驱代码块， 提取前驱代码块中影响代码块执行顺序的关键变量，并将关键变量作为新的节点添加至数据依赖关系树，获得更新数据依赖关系树； S4、对智能合约编译生成第一抽象语法树，基于更新数据依赖关系树提取有向边、有向边连接的两个节点，构建三元组表，基于三元组表的元素对抽象语法树进行标记，获得第二抽象语法树； S5、基于第二抽象语法树、智能合约源代码、漏洞类型、设定的回复模板设置大语言模型的提示模板，使用大语言模型进行漏洞检测，获得漏洞检测结果。

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烟台大学，其通讯地址为：264005 山东省烟台市莱山区清泉路30号；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”。