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龍圖騰網獲悉杭州電子科技大學申請的專利基于可疑目標關聯性的智能合約導向模糊測試方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120449170B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510905285.1，技術領域涉及：G06F21/57；該發明授權基于可疑目標關聯性的智能合約導向模糊測試方法是由徐向華;林凡罡設計研發完成，并于2025-07-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于可疑目標關聯性的智能合約導向模糊測試方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于可疑目標關聯性的智能合約導向模糊測試方法，該方法包括：可疑目標識別階段：獲取待測程序編譯并分析智能合約傳，構建可疑節點的可疑漏洞路徑，計算遺算法種子執行路徑距離已知可疑節點的基本塊距離。關聯性分析階段：分析種子的函數序列與可疑函數之間的數據依賴關系，為種子標記狀態變量、函數入參分別與可疑目標的關聯性標簽。導向模糊測試階段：采用可疑目標導向的進化算法生成新種子，在以太坊虛擬機中執行新種子并檢測漏洞。本發明能夠精確識別與漏洞執行密切相關的狀態變量和函數入參，顯著提高生成逼近可疑目標代碼的種子效率，減少測試資源在良性代碼區域的浪費。

本發明授權基于可疑目標關聯性的智能合約導向模糊測試方法在權利要求書中公布了：1.基于可疑目標關聯性的智能合約導向模糊測試方法，其特征在于，包括以下階段： 可疑目標識別階段：獲取待測程序編譯并分析智能合約，構建可疑節點的可疑漏洞路徑，計算遺傳算法種子執行路徑距離已知可疑節點的基本塊距離； 關聯性分析階段：分析種子的函數序列與可疑函數之間的數據依賴關系，為種子標記狀態變量、函數入參分別與可疑目標的關聯性標簽； 導向模糊測試階段：采用可疑目標導向的進化算法生成新種子，在以太坊虛擬機EVM中執行新種子并檢測漏洞； 所述導向模糊測試階段具體實現為：基于基本塊距離計算種子的適應度，選擇種子；根據被選擇種子的狀態變量與可疑目標的關聯性，決定種子的函數序列是否交叉以及使用不同的交叉方法；根據種子的函數入參與可疑目標的關聯性，決定種子的函數輸入是否突變以及使用不同的突變方法，得到新的種子；EVM執行生成的新種子，并將分析執行的結果確認是否觸發漏洞； 所述導向模糊測試階段具體包括以下三個子階段； 導向選擇子階段：根據可疑目標識別階段計算的每個種子seedi綜合距離計算倒數，作為距離權重；將所有種子按綜合距離從小到大排序，設定閾值比較相鄰種子之間的綜合距離差值；若綜合距離差值小于閾值，就分到同一個子群P，否則開始一個新的子群；計算每個子群Pk中種子的綜合距離的中位數的倒數，記為子群的權重； 每個種子根據所在子群的權重和種子自身的距離權重，計算出每個種子的適應度，并歸一化；基于歸一化后的適應度，利用輪盤賭方法選出第一個種子，優先選擇與第一個種子存在RAW數據依賴關系的種子，遍歷種群中的其他種子，與第一個種子在讀寫操作之間的狀態變量集合取交集，若交集不為空，則選擇當前遍歷的種子作為第二個種子；若交集為空，則重新使用輪盤賭方法選擇第二個種子；被選出的種子對進入導向交叉階段； 導向交叉子階段：檢查種子對的狀態變量關聯性標簽取值，取其中的最大值記為最強狀態變量關聯性SVmax；將種子對在讀寫操作之間的狀態變量集合取交集，如果交集不為空，則表明種子對中存在RAW數據依賴關系； 如果SVmax=1，且種子對中存在RAW數據依賴關系，就按照先寫后讀的順序組合它們的函數執行序列，生成新種子，對應的狀態變量關聯性標簽設為1；如果SVmax=0，且種子對中存在RAW數據依賴關系，也按照先寫后讀的順序組合它們的函數執行序列，生成新種子，對應的狀態變量關聯性標簽設為0；如果SVmax=-1，不進行任何操作； 若進行交叉操作，將新種子的綜合距離設為交叉前兩個種子的綜合距離的最小值，進入導向突變子階段；若不進行交叉操作，則跳過導向突變子階段； 導向突變子階段：檢查新種子的狀態變量關聯性標簽取值和函數入參關聯性標簽取值；若狀態變量關聯性標簽與函數入參關聯性標簽均為1，執行確定性突變，將函數入參取值為突變池中對應的數據；若狀態變量關聯性標簽為1且函數入參關聯性為0，根據函數入參的變量類型生成隨機值；若狀態變量關聯性標簽與函數入參關聯性標簽均為0，根據函數入參的變量類型生成隨機值；若狀態變量關聯性標簽為-1，跳過導向突變階段。

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