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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于粒球计算及权重路径签名相似性的智能合约漏洞检测方法和装置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：CN119939602B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202510045923.7，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权一种基于粒球计算及权重路径签名相似性的智能合约漏洞检测方法和装置是由王泽丽;杨清轩;夏书银设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于粒球计算及权重路径签名相似性的智能合约漏洞检测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于粒球计算及权重路径签名相似性的智能合约漏洞检测方法和装置，包括：根据给定的敏感词表确定智能合约源代码中的敏感函数，获取所有从敏感函数入口到敏感词的敏感路径集合；计算敏感路径中每个节点在程序依赖图的PageRank值作为节点在该路径中的权重值；通过粒球算法构建智能合约词‑向量映射表，基于该词‑向量映射表生成敏感路径中每个节点的向量表示；融合敏感路径中每个节点的向量表示和权重路径信息获得权重路径签名；将每条敏感路径的权重路径签名分别与各类漏洞签名库中的权重路径签名进行相似度比对，识别与漏洞签名库对应漏洞类型的潜在漏洞路径，从智能合约源代码中检测潜在漏洞路径中是否包含其对应漏洞类型的防御模式，若没有则判定智能合约源代码中存在此类型漏洞。

本发明授权一种基于粒球计算及权重路径签名相似性的智能合约漏洞检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于粒球计算及权重路径签名相似性的智能合约漏洞检测方法，其特征在于，包括： S1：根据给定的敏感词表确定智能合约源代码中的敏感函数，并生成每个敏感函数对应的控制流程图，执行逆向程序切片分析获取控制流程图中所有从敏感函数入口到敏感词的敏感路径集合，其中，敏感词所在的函数被称为敏感函数； S2：基于抽象语法树和敏感函数的控制流图生成敏感函数的程序依赖图，针对敏感路径集合中的每个敏感路径，计算敏感路径中每个节点在程序依赖图的PageRank值作为节点在该路径中的权重值，生成敏感路径对应的权重路径； S3：通过粒球算法构建智能合约词-向量映射表，基于该词-向量映射表生成敏感路径中每个节点的向量表示；融合敏感路径中每个节点的向量表示和权重路径信息获得权重路径签名； 所述构建智能合约词-向量映射表包括： S301：收集大规模智能合约数据集，将收集的智能合约源代码输入训练的大语言模型，得到智能合约源代码每个词的词向量表示，基于大规模智能合约数据集中源代码每个词的词向量表示构建初始词-向量映射表； S302：将初始词-向量映射表的所有词向量视为一个初始父粒球； S303：计算父粒球中所有词向量之间的距离矩阵，找出距离最大的两个词向量和；遍历父粒球中的每个词向量，如果词向量与词向量的余弦距离大于词向量与词向量的余弦距离，则将词向量和词向量划分到同一个子粒球，反之则将词向量和词向量划分到同一个子粒球； S304：分别计算两个子粒球所有词向量的平均距离，根据两个子粒球的词向量数量对两个子粒球的平均距离进行加权求和得到加权平均距离； S305：判断加权平均距离是否小于父粒球所有词向量的平均距离，若是则保留两个子粒球，反之则不保留； S306：遍历得到的每个子粒球，将每个子粒球作为下一轮迭代过程中的父粒球，并重复执行步骤S33到S36，直至粒球的数量不再发生变化为止； S307：将划分后每个粒球内的所有词向量都更新为该粒球的中心向量进行重新表示，得到最终的词-向量映射表； 所述融合敏感路径中每个节点的向量表示和权重路径信息获得权重路径签名包括：将敏感路径中每个节点的向量表示乘以其对应的权重值，得到每个节点加权后的向量：将所有节点加权后的向量进行求和得到加权求和特征向量；将加权求和特征向量输入映射模型中生成固定长度的权重路径签名； S4：将每条敏感路径的权重路径签名分别与各类漏洞签名库中的权重路径签名进行相似度比对，当漏洞签名库中存在N个与敏感路径的权重路径签名相似度大于设定阈值的权重路径签名时，则该敏感路径被视为与漏洞签名库对应漏洞类型的潜在漏洞路径； S5：从智能合约源代码中检测潜在漏洞路径中是否包含其对应漏洞类型的防御模式，若没有则判定智能合约源代码中存在此类型漏洞。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人重庆邮电大学，其通讯地址为：400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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