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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种基于多分类支持向量机的智能合约未知漏洞检测方法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：CN116108443B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202211409824.5，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权一种基于多分类支持向量机的智能合约未知漏洞检测方法是由王国军;翟广鑫;李培强;顾婉仪;李旭彬;黎相彬设计研发完成，并于2022-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多分类支持向量机的智能合约未知漏洞检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多分类支持向量机的智能合约未知漏洞检测方法，包括以下步骤：S1，在以太坊客户端Geth进行插桩，重放交易获取正常和有漏洞的操作码序列；S2，对收集到的操作码序列进行简化操作；S3，利用N‑gram算法对简化后的操作码序列进行2‑gram处理；S4，利用TF‑IDF算法对经过2‑gram处理后的操作码序列进行向量化得到特征向量；S5，将特征向量输入多分类支持向量机进行训练；S6，将待测的操作码序列经过简化，2‑gram处理和TF‑IDF向量化后输入到分类模型检测未知漏洞；S7，在检测阶段，针对每条待测操作码序列，并对分类模型输出的所有漏洞类别的概率值与给定的条件阈值进行比较分析，完成对未知漏洞的判定。

本发明授权一种基于多分类支持向量机的智能合约未知漏洞检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多分类支持向量机的智能合约未知漏洞检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，在以太坊客户端Geth进行插桩，重放交易获取正常和有漏洞的操作码序列； S2，对收集到的操作码序列进行简化操作； S3，利用N-gram算法对简化后的操作码序列进行2-gram处理； S4，利用TF-IDF算法对经过2-gram处理后的操作码序列进行向量化得到特征向量； S5，将特征向量输入多分类支持向量机进行训练； S6，将待测的操作码序列经过简化，2-gram处理和TF-IDF向量化后输入到分类模型检测未知漏洞； S7，在检测阶段，针对每条待测操作码序列，并对分类模型输出的所有漏洞类别的概率值与给定的条件阈值进行比较分析，完成对未知漏洞的判定； 所述步骤S7的具体流程如下： S701，为max_prob，sum_prob两个参数设置阈值，参数max_prob代表模型输出每种漏洞类别的概率值中的最大概率值，参数sum_prob代表正常类别的概率值以外的漏洞类别概率值之和； S702，将待测的操作码序列输入训练好的多分类支持向量机模型，获得每种漏洞类别的概率值，根据设置的条件阈值判断是否存在未知漏洞。

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