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龙图腾网获悉中国科学院信息工程研究所申请的专利基于多模态融合和信息熵的智能合约漏洞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：CN119720209B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411567489.0，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权基于多模态融合和信息熵的智能合约漏洞检测方法及系统是由胡静远;苏鹏设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态融合和信息熵的智能合约漏洞检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多模态融合和信息熵的智能合约漏洞检测方法及系统，属于区块链安全技术领域。所述方法包括：智能合约的源代码，得到字节码和操作码，并生成源代码令牌序列、字节码令牌序列和操作码令牌序列；向量化所述源代码令牌序列、所述字节码令牌序列和所述操作码令牌序列，并结合源代码、字节码和操作码的信息熵进行加权向量融合；基于加权融合向量，生成智能合约的漏洞检测结果。本发明可以对权限控制漏洞、可重入漏洞和时间戳依赖漏洞进行有效检测。

本发明授权基于多模态融合和信息熵的智能合约漏洞检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合和信息熵的智能合约漏洞检测方法，其特征在于，所述方法包括： 解析智能合约的源代码，得到字节码和操作码，并生成源代码令牌序列、字节码令牌序列和操作码令牌序列； 向量化所述源代码令牌序列、所述字节码令牌序列和所述操作码令牌序列，并结合源代码、字节码和操作码的信息熵进行加权向量融合； 基于加权融合向量，生成智能合约的漏洞检测结果； 其中，所述向量化所述源代码令牌序列、所述字节码令牌序列和所述操作码令牌序列，并结合源代码、字节码和操作码的信息熵进行加权向量融合，包括： 使用Word2Vec工具分别将所述源代码令牌序列、所述字节码令牌序列和所述操作码令牌序列中的每一个令牌映射为向量，得到源代码令牌向量序列、字节码令牌向量序列和操作码令牌向量序列； 将所述源代码令牌向量序列作为循环神经网络的输入，得到源代码向量表示； 将所述字节码令牌向量序列作为门控循环神经网络的输入，得到字节码向量表示； 将所述操作码令牌向量序列作为长短期记忆神经网络的输入，得到操作码向量表示； 基于智能合约源代码令牌序列的长度、智能合约源代码令牌序列中的令牌t1以及该令牌t1在源代码令牌序列中出现的概率，计算智能合约源代码平均信息熵； 基于智能合约字节码令牌序列的长度、智能合约字节码令牌序列中的令牌t2以及该令牌t2在字节码令牌序列中出现的概率，计算智能合约字节码平均信息熵； 基于智能合约操作码令牌序列的长度、智能合约操作码序列中的令牌t3以及该令牌t3在操作码令牌序列中出现的概率，计算智能合约操作码平均信息熵； 将源代码向量表示和智能合约源代码平均信息熵相乘，获得源代码加权向量； 将字节码向量表示和智能合约字节码平均信息熵相乘，获得字节码加权向量； 将操作码向量表示和智能合约操作码平均信息熵相乘，获得操作码加权向量； 将源代码加权向量、字节码加权向量和操作码加权向量进行水平拼接，获得加权融合向量； 所述基于加权融合向量，生成智能合约的漏洞检测结果，包括： 对加权融合向量V执行BatchNormalization处理和Dropout处理，得到加权融合向量V′； 使用Dense层对加权融合向量V′进行降维处理，得到加权融合向量V″； 对加权融合向量V″执行BatchNormalization处理和Dropout处理，得到加权融合向量V″′； 使用Dense层对加权融合向量V″′进行降维处理，得到所述智能合约存在漏洞风险的概率。

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