公开(公告)号：CN116010960A

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202211568137.8

申请日：2022-12-06

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 徐光侠 ,  李慧 ,  董景楠 ,  刘勇 ,  宋晓玲 ,  黄勇飞

IPC: G06F21/57 ,  G06F16/951 ,  G06F16/35 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  H04L9/40

Abstract: 本发明涉及智能合约安全技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的以太坊智能合约漏洞检测方法，包括多线程爬虫技术、源代码转操作码并转化词向量模块、深度学习检测漏洞模块；所述多线程爬虫技术是一种网络爬取代码的技术，为智能合约检测提供大量数据集的一种技术；所述源代码转操作码模块是采用以太坊虚拟机将源代码进行编译得到的操作码，然后将操作码通过转化用于满足智能合约检测的需求；所述漏洞多标记分类模块是一种将智能合约中存在的漏洞进行分类，把所有的数据集分成6类漏洞；所述深度学习漏洞检测模块是利用深度学习双向GRU算法对源代码进行分类预测的模块；本发明可以通过该系统来有效检测智能合约是否存在上述的6类漏洞，准确率高。

公开(公告)号：CN115796261A

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN202211578343.7

申请日：2022-12-06

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 徐光侠 ,  谭文成 ,  董景楠 ,  刘勇 ,  黄勇飞 ,  宋晓玲

IPC: G06N3/08 ,  G06F21/62 ,  G06F16/182 ,  G06F16/27

Abstract: 本发明设计了一种基于区块链的轻量级分组共识的联邦学习方法，在隐私保护的时代，联邦学习和区块链在各个领域迅速发展，但是由于联邦学习需要频繁更新，每次更新在区块链上需要达成共识，传统的共识算法会大大增加系统的成本，以及联邦学习中存在恶意节点进行投毒攻击致使模型精度不高。本方法在上述环节引入了一种分组共识方法，降低了共识成本，也能抵御系统中的投毒攻击，同时在该系统中引入星际文件系统(IPFS)存储以往轮次的更新内容，使得节省了大量区块容量，使区块链和联邦学习系统在未来有更好地发展。