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申请/专利权人：中山大学
摘要：本申请提供的智能合约风险预测方法、装置、存储介质及计算机设备，在对智能合约进行风险预测时，可以先获取若干智能合约，其中包括恶意合约，接着再确定每一智能合约与其他智能合约之间的相似度距离，这样便可以通过相似度距离来将各个智能合约进行聚类，当得到多个簇后，可以从多个簇中筛选出包含恶意合约的簇作为目标簇，由于每一簇中各个智能合约之间的相似度较高，因此，当目标簇中包含恶意合约时，即可界定该目标簇中除恶意合约外的其他智能合约为风险合约，从而快速预测大量智能合约的风险情况，有效提高区块链的安全性与可信任度。
主权项：1.一种智能合约风险预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取若干智能合约，其中，若干智能合约中包含有恶意合约；确定每一智能合约与其他智能合约之间的相似度距离，并根据所述相似度距离对各个智能合约进行聚类，得到多个簇；从多个簇中筛选出包含恶意合约的簇作为目标簇，并将所述目标簇中除所述恶意合约外的其他智能合约预测为风险合约；所述确定每一智能合约与其他智能合约之间的相似度距离，包括：对每一智能合约进行多维度的特征提取；根据每一智能合约在每一维度提取的特征，计算每一智能合约与其他智能合约在不同维度上的合约相似度；根据每一智能合约与其他智能合约在不同维度上的合约相似度，确定每一智能合约与其他智能合约之间的相似度距离；所述多维度的特征包括代码层面特征、内部结构特征和交易关系特征；所述对每一智能合约进行多维度的特征提取，包括：对每一智能合约的操作码频率特征以及字节码相似性特征进行提取，得到每一智能合约的代码层面特征；根据每一智能合约的操作码构建每一智能合约的控制流图，并通过每一智能合约的控制流图提取每一智能合约的内部结构特征；根据每一智能合约的交易信息提取每一智能合约的交易关系特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 智能合约风险预测方法、装置、存储介质及计算机设备
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