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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动态共注意力网络的智能合约流动性缺陷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：CN119961131B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510029686.5，技术领域涉及：G06F11/3604；该发明授权基于大语言模型和动态共注意力网络的智能合约流动性缺陷检测方法及系统是由李晓琦;刘泽楷;李文凯设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型和动态共注意力网络的智能合约流动性缺陷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动态共注意力网络的智能合约流动性缺陷检测方法及系统。所述方法包括：确定流动性缺陷类型并提取智能合约代码片段转换为嵌入向量，使用动态共注意力网络提取出特征向量，构建缺陷知识库；获取待检测智能合约生成目标嵌入向量、目标特征向量，基于所述缺陷知识库中进行匹配，得到缺陷怀疑列表；将所述缺陷怀疑列表输入至大语言模型中，识别并记录缺陷内容；确定流动性缺陷文档，结合所述响应结果对所述待检测智能合约进行全面分析，生成审计报告。通过动态共注意力网络与大语言模型配合，能够自动分析智能合约的源代码并检测其潜在流动性缺陷，提高缺陷的检测精度和适应性，提升审计报告的可靠性和稳定性。

本发明授权基于大语言模型和动态共注意力网络的智能合约流动性缺陷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动态共注意力网络的智能合约流动性缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括： 基于智能合约漏洞数据库确定流动性缺陷类型，并根据所述流动性缺陷类型提取智能合约代码片段； 将所述智能合约代码片段转换为嵌入向量，并使用动态共注意力网络从所述嵌入向量中提取出特征向量，包括：将所述智能合约代码片段输入至代码嵌入模型中，通过所述代码嵌入模型将各个所述智能合约代码片段转换为嵌入向量；将所述嵌入向量输入至动态共注意力网络中，通过所述动态共注意力网络中的共注意力层动态调整所述嵌入向量，基于调整后的嵌入向量提取出特征向量；基于所述嵌入向量、特征向量构建缺陷知识库； 获取待检测智能合约，根据所述待检测智能合约生成目标嵌入向量、目标特征向量，并基于所述缺陷知识库中进行匹配，得到缺陷怀疑列表； 将所述缺陷怀疑列表输入至大语言模型中，识别并记录所述缺陷怀疑列表中的缺陷内容，输出响应结果； 确定流动性缺陷文档，结合所述响应结果对所述待检测智能合约进行全面分析，生成审计报告，包括：将所述响应结果与所述流动性缺陷文档作为输入，通过所述大语言模型根据所述缺陷内容对所述缺陷怀疑列表中的缺陷进行审查，得到审查结果；根据所述审查结果确定所述缺陷怀疑列表中的假阳性条目，生成标注有是否为真缺陷的第一初步报告；所述审计报告中包含有流动性缺陷； 其中，最终生成的审计报告包含缺陷描述、修复建议以及基于风险级别的评估；流动性缺陷文档包含每种缺陷类型的成因、表现形式和影响，以便在检测过程中提供上下文支持。

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海南大学，其通讯地址为：570100 海南省海口市人民大道58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”。

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