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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于集成学习和图神经网络的智能合约缺陷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：CN115827489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202211677803.1，技术领域涉及：G06F11/3604；该发明授权一种基于集成学习和图神经网络的智能合约缺陷检测方法是由刘天阳;计卫星;唐丞德;王一拙;高玉金设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于集成学习和图神经网络的智能合约缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于集成学习和图神经网络的智能合约缺陷检测方法，包括：获取智能合约，提取所述智能合约的特征向量；获取若干个智能合约缺陷检测工具，基于深度神经网络分别对若干个所述智能合约缺陷检测工具构建置信度模型；基于若干个所述置信度模型与所述特征向量获取所述智能合约的检测结果。本发明使用集成学习的方式结合多个现有工具的检测优势获取更为准确的检测结果，减少了由于单一工具能力不足而造成的误报和漏报问题，同时本发明使用图神经网络表征合约图特征，避免重要信息的丢失。本发明能够在上线之前识别出含缺陷的智能合约，尽可能地保证区块链系统中智能合约的安全性，避免经济损失。

本发明授权一种基于集成学习和图神经网络的智能合约缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于集成学习和图神经网络的智能合约缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取智能合约，提取所述智能合约的特征向量； 提取所述智能合约的特征向量的过程包括： 基于抽象语法树、控制流图、数据依赖图、和代码自然序列构建合约图； 对所述合约图进行编码，提取所述智能合约的特征向量； 获取若干个智能合约缺陷检测工具，基于深度神经网络分别对若干个所述智能合约缺陷检测工具构建置信度模型； 基于若干个所述置信度模型与所述特征向量获取所述智能合约的检测结果； 基于若干个所述置信度模型与所述特征向量获取所述智能合约的检测结果的过程包括： 分别基于若干个所述智能合约缺陷检测工具对所述智能合约进行检测，获取若干个检测结果； 分别将若干个所述特征向量输入到构建的置信度模型，并以检测结果是否正确作为所述置信度模型的标签，获取每个所述智能合约缺陷检测工具的置信度； 基于逻辑回归模型拟合每个所述智能合约缺陷检测工具的置信度和检测结果，获取所述智能合约的检测结果； 所述逻辑回归模型的输入为{c1,c2…ci,e1,e2,ei}，其中ci为第i个智能合约缺陷检测工具的置信度，ei为第i个智能合约缺陷检测工具的检测结果，标签为所述智能合约是否包含缺陷的真实情况，输出为0或1,0表示所述智能合约中不存在缺陷，1表示所述智能合约中存在缺陷。

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