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龙图腾网获悉海南大学申请的专利基于大语言模型的NFT智能合约缺陷检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119396690B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411542051.7，技术领域涉及：G06F11/3604；该发明授权基于大语言模型的NFT智能合约缺陷检测方法及系统是由李晓琦;牛媛争;李文凯;邢桔;叶世鹏设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的NFT智能合约缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于大语言模型的NFT智能合约缺陷检测方法及系统。所述方法包括：获取具有NFT智能合约缺陷的源代码以及示例代码；生成抽象语法树提取出语法结构和行为特征得到关键元素；基于抽象语法树进行关键元素识别，得到缺陷相关特征；将缺陷相关特征与示例代码相结合后输入至文本嵌入模型中转换为特征向量和代码向量，并存储至知识库中；确定待检测合约对应的代码向量，与知识库中的向量进行余弦相似度比较，通过大语言模型生成智能合约缺陷检测的审计报告。通过提取出抽象语法树中的语法结构和行为特征，通过文本嵌入模型转化为向量表示并存储在知识库中，使用大语言模型进行分析理解，可以提高智能合约缺陷的检测精度。

本发明授权基于大语言模型的NFT智能合约缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的NFT智能合约缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取具有NFT智能合约缺陷的源代码以及示例代码； 基于所述源代码生成NFT智能合约的抽象语法树，提取出所述抽象语法树中的语法结构和行为特征，得到关键元素； 对所述关键元素进行筛选过滤，并基于所述抽象语法树进行关键元素识别，得到缺陷相关特征； 将所述缺陷相关特征与所述示例代码相结合，将结合后的特征输入至文本嵌入模型中转换为特征向量和代码向量，并存储至知识库中； 确定待检测合约对应的目标特征向量和目标代码向量，与所述知识库中的特征向量和代码向量进行余弦相似度比较，得到比较结果； 根据所述比较结果将所述目标特征向量和目标代码向量输入至大语言模型中，生成智能合约缺陷检测的审计报告，包括：根据所述比较结果，将第一相似度值最高的目标特征向量与第二相似度值最高的目标代码向量输入至大语言模型中；通过所述大语言模型进行相似度验证并进行上下文关系分析；通过所述大语言模型对所述目标特征向量和目标代码向量进行语义分析并生成审计报告；得到具有高相似性的向量后，将缺陷类型的向量以及待检测合约的特征向量和代码向量输入到大语言模型中进行推理；通过大语言模型深入分析已识别的缺陷类型与当前合约之间的上下文关系，以及已知漏洞的行为模式；然后大语言模型对输入向量进行语义分析并生成详细的审计报告；其中，审计报告包括检测到的缺陷类型，包括详细的缺陷描述、潜在的安全影响和建议的补救措施。

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