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龍圖騰網(wǎng)獲悉安徽大學(xué)申請的專利針對智能合約的惡意代碼自動檢測方法、系統(tǒng)及計(jì)算設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120509033B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510999345.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F21/56；該發(fā)明授權(quán)針對智能合約的惡意代碼自動檢測方法、系統(tǒng)及計(jì)算設(shè)備是由汪萬森;張璞;孟昭逸;崔杰;仲紅設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本針對智能合約的惡意代碼自動檢測方法、系統(tǒng)及計(jì)算設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了針對智能合約的惡意代碼自動檢測方法、系統(tǒng)及計(jì)算設(shè)備，涉及安全性分析技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)存在遺漏關(guān)鍵執(zhí)行狀態(tài)的風(fēng)險(xiǎn)，從而引發(fā)惡意代碼檢測漏報(bào)的技術(shù)問題；本發(fā)明通過將源代碼進(jìn)行解析生成抽象語法樹；遍歷并識別抽象語法樹中所有類型的地址變量標(biāo)記為地址變量集合并分類；調(diào)用初始狀態(tài)并構(gòu)建帶緩存池的符號執(zhí)行引擎，將初始狀態(tài)作為輸入通過符號執(zhí)行引擎輸出矩陣；基于輸出矩陣構(gòu)建并初始化結(jié)果偏離表；根據(jù)符號置換器更新結(jié)果偏離表并生成偏離函數(shù)隊(duì)列；基于偏離函數(shù)隊(duì)列將結(jié)果偏離進(jìn)行迭代分析得到最終偏離變量集合；根據(jù)最終偏離變量集合判斷對應(yīng)的智能合約是否存在惡意性；本發(fā)明覆蓋了更大范圍內(nèi)的惡意合約代碼。

本發(fā)明授權(quán)針對智能合約的惡意代碼自動檢測方法、系統(tǒng)及計(jì)算設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.針對智能合約的惡意代碼自動檢測方法，其特征在于，包括： S100：接收智能合約的源代碼，對源代碼進(jìn)行解析生成抽象語法樹；其中，抽象語法樹包含：合約函數(shù)定義和全局變量；合約函數(shù)定義包括：合約構(gòu)造函數(shù)和非合約構(gòu)造函數(shù)； S200：提取合約構(gòu)造函數(shù)，將合約構(gòu)造函數(shù)執(zhí)行后的存儲狀態(tài)、地址映射關(guān)系以及初始變量值作為初始狀態(tài)； S300：遍歷并識別抽象語法樹中所有類型的地址變量標(biāo)記為地址變量集合，將地址變量集合進(jìn)行分類組成分類集合； S400：調(diào)用初始狀態(tài)并構(gòu)建帶緩存池的符號執(zhí)行引擎，將初始狀態(tài)作為輸入通過符號執(zhí)行引擎輸出矩陣；基于輸出矩陣構(gòu)建并初始化結(jié)果偏離表；構(gòu)建符號置換器，根據(jù)符號置換器更新結(jié)果偏離表并生成偏離函數(shù)隊(duì)列；其中，符號置換器用于將任一變量的符號化表示作為置換器輸入，置換器將符號化表示中的符號量變換為與現(xiàn)有符號量均不相同的新建符號量； S500：基于偏離函數(shù)隊(duì)列將結(jié)果偏離進(jìn)行迭代分析得到最終偏離變量集合；根據(jù)最終偏離變量集合判斷對應(yīng)的智能合約是否存在惡意性；若是，則發(fā)出預(yù)警信號； 所述基于輸出矩陣構(gòu)建并初始化結(jié)果偏離表，包括： S421：調(diào)取分類集合中每個(gè)類別的代表地址，任意選取代表地址中的一個(gè)標(biāo)記為錨定地址，并將錨定地址所屬的類別標(biāo)記為錨定類別； S422：調(diào)取非合約構(gòu)造函數(shù)，將非合約構(gòu)造函數(shù)和錨定地址作為符號執(zhí)行引擎的輸入，并將符號執(zhí)行引擎的一次輸出矩陣標(biāo)記為對應(yīng)非合約構(gòu)造函數(shù)的首輪錨定矩陣； S423：將非合約構(gòu)造函數(shù)和非錨定地址作為符號執(zhí)行引擎的輸入，得到符號執(zhí)行引擎的二次輸出矩陣；判斷二次輸出矩陣與首輪錨定矩陣的矩陣相減之差是否為非零矩陣；是，則將矩陣相減之差與1×n的全一矩陣相乘的得到二次輸出矩陣與首輪錨定矩陣的偏離值，并基于偏離值和二次輸出矩陣構(gòu)建結(jié)果偏離表；否，則將符號執(zhí)行結(jié)果標(biāo)記為無偏離；其中，符號執(zhí)行結(jié)果為符號執(zhí)行引擎的輸出矩陣，n為智能合約中全局變量的數(shù)量。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人安徽大學(xué)，其通訊地址為：230000 安徽省合肥市肥西路3號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。