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一种基于多模态特征的智能合约庞氏骗局检测方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于多模态特征的智能合约庞氏骗局检测方法及系统,该方法首先对智能合约源代码进行序列化表示学习,得到全局词法特征;然后利用静态分析构建智能合约交易属性图,并通过图神经网络提取局部交易特征;利用注意力机制融合全局词法特征和局部交易特征,在次基础上进行庞氏骗局智能合约检测。本发明的优势在于:结合智能合约的全局词法和局部交易两种模态特征,充分提取智能合约代码语义,提升检测的准确性;利用程序切片技术和代码图表示在保留庞氏骗局语义相关代码同时去除噪声代码,提升了检测准确性;本发明基于代码特征和深度学习的检测方法,不依赖其它数据和专家规则,提高检测适用范围和效率,降低了检测成本。

著录项

  • 公开/公告号CN114547611A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-05-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 扬州大学;

    申请/专利号CN202210165284.4

  • 申请日2022-02-18

  • 分类号G06F21/56;G06Q20/40;G06Q20/38;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构南京苏高专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人柏尚春

  • 地址 225009 江苏省扬州市大学南路88号

  • 入库时间 2023-06-19 15:27:37

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-27

    公开

    发明专利申请公布

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