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申请/专利权人：广州市凯泽利科技有限公司
摘要：本公开提供一种漏洞检测模型训练方法、检测方法、装置、设备和介质，包括：获取训练智能合约对应的训练样本；将训练智能合约的目标源代码数据输入预设检测模型的第一分支，得到训练智能合约的目标源代码数据对应的语义信息；将训练智能合约的目标源代码数据输入预设检测模型的第二分支，得到训练智能合约的目标源代码数据对应的结构信息；将训练智能合约的目标源代码数据对应的语义信息和训练智能合约的目标源代码数据对应的结构信息输入预设检测模型的第三分支，得到训练智能合约的漏洞预测结果；采用交叉熵损失函数，基于训练智能合约的漏洞预测结果，对第三分支进行训练，得到训练后的漏洞检测模型。从而有效提升智能合约漏洞检测的准确性。
主权项：1.一种漏洞检测模型训练方法，其特征在于，应用于预设检测模型，所述预设检测模型包括：第一分支、第二分支和第三分支；所述方法包括：获取训练智能合约对应的训练样本，所述训练智能合约对应的训练样本中包括：所述训练智能合约的目标源代码数据；将所述训练智能合约的目标源代码数据输入所述预设检测模型的第一分支，得到所述训练智能合约的目标源代码数据对应的语义信息；将所述训练智能合约的目标源代码数据输入所述预设检测模型的第二分支，得到所述训练智能合约的目标源代码数据对应的结构信息；将所述训练智能合约的目标源代码数据对应的语义信息和所述训练智能合约的目标源代码数据对应的结构信息输入所述预设检测模型的第三分支，得到所述训练智能合约的漏洞预测结果；采用交叉熵损失函数，基于所述训练智能合约的漏洞预测结果，对所述第三分支进行训练，得到训练后的漏洞检测模型。
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百度查询： 广州市凯泽利科技有限公司 漏洞检测模型训练方法、检测方法、装置、设备和介质
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