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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种多指标反馈驱动的智能合约模糊测试方法和相关装置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：CN119829463B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510086849.3，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种多指标反馈驱动的智能合约模糊测试方法和相关装置是由郑子彬;甘家振;苏健钟;郑沛霖设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多指标反馈驱动的智能合约模糊测试方法和相关装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多指标反馈驱动的智能合约模糊测试方法和相关装置，通过获取给定智能合约，运用静态分析技术提取其语义信息，以此生成交易序列种子放入种子池。然后从池内取出测试交易序列，在插桩EVM上执行测试并收集多指标执行反馈信息，综合这些信息为测试交易序列计算适应度，筛选出符合设定条件的作为下一代种子，其余丢弃，随后对种子随机变异补足数量，再进行组合得到新种子池。不断循环重复测试步骤直至满足停止条件，完成对智能合约的测试。本发明通过多指标反馈驱动，能更全面精准地生成测试用例，有效覆盖智能合约复杂的代码分支，提升漏洞检测效率，减少因智能合约漏洞导致的经济损失，增强智能合约应用的安全性与可靠性。

本发明授权一种多指标反馈驱动的智能合约模糊测试方法和相关装置在权利要求书中公布了：1.一种多指标反馈驱动的智能合约模糊测试方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取给定的智能合约； 使用静态分析技术提取所述智能合约的语义信息； 基于所述语义信息生成若干数量的交易序列种子，并放入初始的交易序列种子池； 从所述交易序列种子池中取出测试交易序列，在插桩EVM上执行测试并收集多指标执行反馈信息； 为每个所述测试交易序列计算考虑所述多指标执行反馈信息的适应度； 选择所述适应度达到设定条件的所述测试交易序列作为下一代测试用例种子，其余的丢弃； 对所述测试用例种子进行随机变异，生成若干新的测试用例，补足丢弃的测试用例数量； 对当前所有的所述测试用例种子进行组合，得到新的所述交易序列种子池； 基于新的所述交易序列种子池，不断重复测试步骤直到达到设定的停止条件时终止，完成对给定的所述智能合约的测试； 所述多指标执行反馈信息至少包括： 执行路径约束、代码覆盖率、分支条件距离、读写存储位置和数据流关系； 收集多指标执行反馈信息，包括： 使用污点分析技术在执行到条件分支语句时引入条件符号约束，根据所述条件符号约束得到智能合约代码分支的所述执行路径约束； 对执行过程中所述插桩EVM的程序计数器进行追踪记录，计算得到所述覆盖率； 在执行到条件分支语句时，记录分支条件变量的值与所述分支条件变量应当满足的值的差值，从而计算得到所述分支条件距离； 当执行到存储读写指令时，记录对应读写的存储位置，得到所述读写存储位置； 对交易序列中每个交易的所述读写存储位置进行比较分析，根据读写位置重合部分，得到交易之间的所述数据流关系。

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