长春大学李丽娜获国家专利权
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龙图腾网获悉长春大学申请的专利一种基于特征交叉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：CN115168864B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202210739355.7，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权一种基于特征交叉的智能合约漏洞检测方法是由李丽娜;刘阳;李念峰;王玉英设计研发完成，并于2022-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于特征交叉的智能合约漏洞检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征交叉的智能合约漏洞检测方法，包括：通过以太坊智能合约和维特链智能合约，标注智能合约标签，将智能合约源码转换成对应的合约图，提取智能合约源码中对应数据；通过前馈神经网络提取合约图特征Cr，通过全连接层提取智能合约中专家模式特征Sr，将合约图特征Cr与专家模式特征Sr同时输入到AutoInt网络和DCN网络中；在AutoInt网络和DCN网络中进行特征交叉，构建高维特征向量，将经AutoInt网络的输出向量与DCN网络的输出向量结合在一起，输入到分类网络模型中进行训练，训练完成后输出漏洞检测结果。基于合约图向量和专家模式特征向量，通过AutoInt网络和深度交叉网络构造高维非线性特征向量，训练分类器模型，从而实现智能合约漏洞的自动化检测。
本发明授权一种基于特征交叉的智能合约漏洞检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征交叉的智能合约漏洞检测方法，其特征在于，包括： 通过以太坊智能合约和维特链智能合约，标注智能合约标签，将智能合约源码转换成对应的合约图，提取智能合约源码中对应数据； 通过前馈神经网络提取合约图特征Cr，通过连接层提取智能合约中专家模式特征Sr，将合约图特征Cr与专家模式特征Sr同时输入到AutoInt网络和DCN网络中； 在AutoInt网络和DCN网络中进行特征交叉，构建高维特征向量，将经AutoInt网络的输出向量与DCN网络的输出向量结合在一起，输入到分类网络模型中进行训练，训练完成后输出漏洞检测结果。
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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。
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