一种基于深度学习的以太坊智能合约漏洞检测方法

    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

    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。

    RIS辅助的安全无蜂窝大规模MIMO系统能效优化方法

    公开(公告)号:CN116321236A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310367185.9

    申请日:2023-04-07

    Inventor: 宋清洋 李慧 孙巍

    Abstract: 本发明涉及无线通信网络技术领域,公开了一种RIS辅助的安全无蜂窝大规模MIMO系统能效优化方法,S1、所述AP根据合法用户和主动窃听者发送导频序列进行信道估计,得到合法用户和主动窃听者的信道状态信息和波束系数,并通过回传链路发送给所述中央处理单元CPU;S2、所述中央处理单元CPU计算合法用户之间以及合法用户和主动窃听者之间的干扰向量,并将所述干扰向量发送给与所述中央处理单元CPU连接的所有AP和可重构智能表面;S3、所述AP根据所述中央处理单元CPU传输来的所述干扰向量以及所述合法用户和主动窃听者的传输数据进行功率调整,所述可重构智能表面进行相位调整。本发明可以在实现安全通信的前提下,提升该系统的能效。

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