中山大学薛磊获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于深度学习方法的智能合约代码漏洞检测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：CN119691752B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411767389.2，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权一种基于深度学习方法的智能合约代码漏洞检测系统是由薛磊;章⼦墨;王⼄茜;尹晶晶;尹婷;⻩伟豪设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习方法的智能合约代码漏洞检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习方法的智能合约代码漏洞检测系统，该系统包括：数据处理模块，获取智能合约数据集并对所述智能合约数据集进行标记，得到训练集；模型构建模块，基于DistilBert预训练模型，引入BiLSTM‑Attention网络，构建检测模型；模型训练模块，基于所述训练集对所述检测模型进行训练，得到训练完成的检测模型；代码检测模块，将智能合约代码输入至所述训练完成的检测模型，输出检测结果。通过使用本发明，能够提高提高所检测的漏洞种类和检测准确率。本发明可广泛应用于数据检测领域。
本发明授权一种基于深度学习方法的智能合约代码漏洞检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习方法的智能合约代码漏洞检测系统，其特征在于，包括： 数据处理模块，获取智能合约数据集并对所述智能合约数据集进行标记，得到训练集； 模型构建模块，基于DistilBert预训练模型，引入BiLSTM-Attention网络，构建检测模型； 模型训练模块，基于所述训练集对所述检测模型进行训练，得到训练完成的检测模型； 代码检测模块，将智能合约代码输入至所述训练完成的检测模型，输出检测结果； 在所述DistilBert预训练模型和所述BiLSTM-Attention网络之间设有适配器层； 所述BiLSTM-Attention网络包括BiLSTM层和Attention层，所述BiLSTM层包括多个LSTM单元，其中： 将Attention的输出与LSTM单元的原始输出相加，形成残差连接； 对残差连接的输出进行归一化处理； 应用全局平均池化层，将序列数据转换为向量，并通过全连接层输出。
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中山大学，其通讯地址为：510275 广东省广州市海珠区新港西路135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”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励