公开(公告)号：CN116881668A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202311058259.7

申请日：2023-08-22

Applicant: 哈尔滨工程大学 ,  哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 ,  海南俊码数据研究院有限公司

Inventor： 庄园 ,  樊泽楷 ,  刘昊洋 ,  王诚 ,  段毅航 ,  蔡成涛 ,  王巍 ,  李承国 ,  王小芳 ,  杨明刚 ,  陈征平 ,  陈志远 ,  李晋 ,  曹雪 ,  冯晓宁 ,  付岩 ,  关键 ,  兰海燕 ,  李智慧 ,  刘海波

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/22 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出基于跨模态预训练模型的智能合约相似性检测方法，包括：构建智能合约的控制流图；提取所述智能合约中的注释信息，将所述控制流图与所述注释信息进行对应，获取对应图；将所述对应图中的信息输入预设的跨模态预训练模型，获取合约的特征表示向量；基于所述特征表示向量，通过阈值进行合约相似性的判定。本发明能实现高精度智能合约语义相似性检测。

公开(公告)号：CN111460147A

公开(公告)日：2020-07-28

申请号：CN202010214338.2

申请日：2020-03-24

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 周连科 ,  王诚 ,  张耘 ,  张英琪 ,  王红滨 ,  王念滨 ,  张毅 ,  赵昱杰

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/33 ,  G06F40/216 ,  G06F40/126

Abstract: 一种基于语义增强的标题短文本分类方法，它属于文本分类技术领域。本发明解决了现有方法对情报数据挖掘中的标题短文本分类的精确度低的问题。本发明对采集的标题短文本以及标题短文本对应的文章内容进行预处理后，将预处理后的文章内容作为样本数据的扩充语料，另外还通过特征检索的方式获得了标题短文本的扩充语料，并且利用验证集对模型参数寻优时获得的优质数据集对训练集进行更新，即本发明对标题短文本进行了CSE编码语义增强和ASE自主语义增强，通过语义增强技术对标题短文本进行分类，可以有效提高FastText分类器在短文本分类上的精确度，分类精度将有近30％的大幅度提升。本发明可以应用于短文本分类。

公开(公告)号：CN117407883A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202311350050.8

申请日：2023-10-18

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 庄园 ,  曹文芳 ,  王诚 ,  樊泽楷 ,  孙建国 ,  郭春雨

IPC: G06F21/57 ,  G06F21/56

Abstract: 一种基于动静结合模式的智能合约脆弱性检测方法，它属于区块链智能合约安全检测技术领域。本发明解决了现有智能合约脆弱性检测方法的检测性能差的问题。首先针对智能合约代码层面的各项属性特征，构建智能合约脆弱性分析的问题定义模型；其次，通过多级静态相似性匹配策略分析并匹配出合约脆弱性代码，同时构建多级覆盖指标模块，可以高效查找到有效脆弱代码；最后通过改进模糊测试过程中种子执行以及种子评分等行为的马尔可夫模型，利用DDPG算法高效解决其高维连续动作空间问题，提高动态检测的脆弱性分析效果，提高分析性能。通过动静结合的方式分析脆弱代码片段发生漏洞的概率，精准定位到合约层脆弱点。本发明可以应用于智能合约脆弱性检测。

公开(公告)号：CN119377091A

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411519203.1

申请日：2024-10-29

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 庄园 ,  王诚 ,  樊泽凯 ,  孙建国 ,  林宇 ,  王敬之

IPC: G06F11/3604 ,  G06F18/213 ,  G06F18/22 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045

Abstract: 一种基于分层图神经网络的智能合约相似性检测方法，它属于区块链智能合约漏洞挖掘技术领域。本发明解决了现有智能合约相似性检测方法的准确率低的问题。本发明使用预训练模型表征节点语义信息，得到节点层面特征；利用Word2vec处理提取函数层面信息，将节点层语义信息通过GCN进行纵向传递，将GCN处理结果与Word2Vec处理结果进行拼接得到函数层面最终表征；使用GCN对函数层面特征进行处理，将GCN处理结果与Word2Vec处理结果相加，将相加结果通过多层感知机得到合约层面最终特征，使用MPNN网络对节点层和函数层特征进行处理，将处理结果和合约层特征进行连接得到智能合约的最后特征，根据智能合约最后特征得到相似性检测结果。本发明方法可以应用于智能合约相似性检测。

公开(公告)号：CN111460147B

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202010214338.2

申请日：2020-03-24

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 周连科 ,  王诚 ,  张耘 ,  张英琪 ,  王红滨 ,  王念滨 ,  张毅 ,  赵昱杰

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/33 ,  G06F40/216 ,  G06F40/126

Abstract: 一种基于语义增强的标题短文本分类方法，它属于文本分类技术领域。本发明解决了现有方法对情报数据挖掘中的标题短文本分类的精确度低的问题。本发明对采集的标题短文本以及标题短文本对应的文章内容进行预处理后，将预处理后的文章内容作为样本数据的扩充语料，另外还通过特征检索的方式获得了标题短文本的扩充语料，并且利用验证集对模型参数寻优时获得的优质数据集对训练集进行更新，即本发明对标题短文本进行了CSE编码语义增强和ASE自主语义增强，通过语义增强技术对标题短文本进行分类，可以有效提高FastText分类器在短文本分类上的精确度，分类精度将有近30％的大幅度提升。本发明可以应用于短文本分类。