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申请/专利权人：上海交通大学宁波人工智能研究院
申请日：2024-05-09
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118227204A
主分类号：G06F8/75
分类号：G06F8/75;G06F16/33;G06F16/35;G06N20/00
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明公开了一种基于预训练模型的智能合约代码克隆语义相似性检测方法，涉及代码克隆检测技术领域，包括以下步骤：步骤1、实现智能合约代码的向量化表示；步骤2、完成基于Cosine相似度的代码片段比较；步骤3、进行函数级别的精细检测；步骤4、进行智能合约漏洞关联分析；步骤5、进行聚类分析，并将检测结果可视化。本发明所提供的技术方案提供高精度检测、有更强的普适性，并且将代码克隆检测细化到函数级别，有利于精准定位代码复用区域。相较于其他高级智能合约检测工具，将检测效率约提高4%的准确率，并针对特定类型的安全漏洞进行针对性检测，增强对已知安全风险的防御能力，有助于提升整个智能合约生态系统的安全性。
主权项：1.一种基于预训练模型的智能合约代码克隆语义相似性检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1、实现智能合约代码的向量化表示；步骤2、完成基于Cosine相似度的代码片段比较；步骤3、进行函数级别的精细检测；步骤4、进行智能合约漏洞关联分析；步骤5、进行聚类分析，并将检测结果可视化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学宁波人工智能研究院 基于预训练模型的智能合约代码克隆语义相似性检测方法
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