本发明公开了一种结合GRU和SVM的智能合约漏洞检测方法，包括，将原始智能合约转换为合约片段，并对合约片段进行标记；解析标记的合约片段，并将解析结果转换为向量；利用任意值初始化学习参数权值和偏差，基于向量和学习参数权值计算门控循环神经网络的单元状态，根据单元状态和支持向量机构建检测网络；通过优化策略最小化检测网络的损失值，根据损失值调整检测网络的权重和偏差，以训练检测网络；若检测网络达到设定精度，则停止训练，将智能合约输入至训练后的检测网络，以判断是否存在重入漏洞；本发明在针对解决智能合约的安全问题上结合了深度学习技术，并且通过最终实验数据证实该发明能更高效地检测智能合约重入漏洞。
声明：
“结合GRU和SVM的智能合约漏洞检测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
981
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
