公开(公告)号：CN116578985A

公开(公告)日：2023-08-11

申请号：CN202310541438.X

申请日：2023-05-15

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 陈纬昕 ,  刘佳铭 ,  戴舒桐 ,  常舒予 ,  黄海平 ,  肖甫 ,  耿辰 ,  吴敏

IPC: G06F21/57 ,  G06N3/084 ,  H04L9/40 ,  H04L9/00

Abstract: 一种基于模型无关元学习的智能合约漏洞检测方法，首先通过解释器捕捉智能合约代码转化为图结构，生成的异构图结构使用边的漏洞关键字五元组表示；在训练中，通过自注意力机制，记录每一个漏洞检测任务中相对权重最高的漏洞五元组为元漏洞组。漏洞五元组用于内循环图注意网络训练中检测某种漏洞，而元漏洞组则在外循环中同时在每种漏洞检测任务中维系，即把元漏洞组加入到每次内循环检测中的漏洞五元组中并重置权重。通过上述方法，可以通过外循环实现寻找优化初始参数，加快检测速度，同时不断生成和更新元漏洞组来改善特征工程以实现特征重用，减少人为的标注数据和手动的定义漏洞五元组关键字，便于将该方法迁移至其他类型的智能合约漏洞。