[發(fā)明專利]基于自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的以太坊燃料限制預(yù)測(cè)方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010761121.3
• 申請(qǐng)日: 2020-07-31
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111898766B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-02-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張楠;王健宗;瞿曉陽(yáng)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號(hào): G06N20/00
• 分類號(hào): G06N20/00;G06N3/04;G06N3/094;G06N3/092;G06F18/24;G06F18/23;G06F18/2135;G06F16/27;G06Q40/04
• 代理公司: 深圳市精英專利事務(wù)所 44242
• 代理人: 李翔宇

1.一種基于自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的以太坊燃料限制預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括：

調(diào)用預(yù)設(shè)存儲(chǔ)的廣度優(yōu)先算法和預(yù)先設(shè)置的目標(biāo)網(wǎng)址，通過(guò)廣度優(yōu)先算法對(duì)應(yīng)的廣度優(yōu)先搜索從所述目標(biāo)網(wǎng)址中獲取在以太坊上已發(fā)布所有智能合約的網(wǎng)絡(luò)地址；

根據(jù)所述網(wǎng)絡(luò)地址獲取已完成驗(yàn)證的目標(biāo)智能合約代碼集合，和與目標(biāo)智能合約代碼集合中各目標(biāo)智能合約代碼對(duì)應(yīng)的交易信息；

調(diào)用預(yù)先存儲(chǔ)的信息字段篩選策略，將各目標(biāo)智能合約代碼對(duì)應(yīng)的交易信息進(jìn)行信息篩選后，得到與各目標(biāo)智能合約代碼對(duì)應(yīng)的特征集；其中，所述信息字段篩選策略用于篩選智能合約代碼對(duì)應(yīng)的交易信息中核心特征以組成特征集；

獲取各目標(biāo)智能合約代碼對(duì)應(yīng)的特征集輸入至待訓(xùn)練自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型；其中，所述自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型用于預(yù)測(cè)智能合約所調(diào)用函數(shù)的燃料限制；

若檢測(cè)到用戶端上傳的當(dāng)前智能合約代碼，根據(jù)所述信息字段篩選策略獲取所述當(dāng)前智能合約代碼對(duì)應(yīng)的當(dāng)前特征集；以及

將所述當(dāng)前特征集輸入至所述自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行運(yùn)算，得到所述當(dāng)前智能合約代碼對(duì)應(yīng)的以太坊燃料限制，將所述當(dāng)前智能合約代碼對(duì)應(yīng)的以太坊燃料限制發(fā)送至對(duì)應(yīng)的目標(biāo)接收端；

其中，所述智能合約代碼對(duì)應(yīng)的所述交易信息有多個(gè)字段取值，所述交易信息的多個(gè)字段取值全部與燃料限制預(yù)測(cè)相關(guān)，或所述交易信息的部分字段取值與燃料限制預(yù)測(cè)相關(guān)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的以太坊燃料限制預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述通過(guò)廣度優(yōu)先算法對(duì)應(yīng)的廣度優(yōu)先搜索從所述目標(biāo)網(wǎng)址中獲取在以太坊上已發(fā)布所有智能合約的網(wǎng)絡(luò)地址，包括；

獲取所述目標(biāo)網(wǎng)址的第一級(jí)網(wǎng)頁(yè)中所有在以太坊上已發(fā)布所有智能合約的網(wǎng)絡(luò)地址，以組成第一級(jí)網(wǎng)絡(luò)地址集；

訪問(wèn)所有與第一級(jí)網(wǎng)頁(yè)相鄰接的第二級(jí)網(wǎng)頁(yè)，并獲取第二級(jí)網(wǎng)頁(yè)中所有在以太坊上已發(fā)布所有智能合約的網(wǎng)絡(luò)地址，以組成第二級(jí)網(wǎng)絡(luò)地址集；依序訪問(wèn)所有與第二級(jí)網(wǎng)頁(yè)相鄰接的第三級(jí)網(wǎng)頁(yè)直至訪問(wèn)至訪問(wèn)所有與第n-1級(jí)網(wǎng)頁(yè)相鄰接的第n級(jí)網(wǎng)頁(yè)，以分別獲取第三級(jí)網(wǎng)絡(luò)地址集至第n級(jí)網(wǎng)絡(luò)地址集；其中，n的取值與所述目標(biāo)網(wǎng)址的總網(wǎng)頁(yè)級(jí)數(shù)相等；

由所述第一級(jí)網(wǎng)絡(luò)地址集至第n級(jí)網(wǎng)絡(luò)地址集組成所述目標(biāo)網(wǎng)址中在以太坊上已發(fā)布所有智能合約的網(wǎng)絡(luò)地址。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的以太坊燃料限制預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述根據(jù)所述網(wǎng)絡(luò)地址獲取已完成驗(yàn)證的目標(biāo)智能合約代碼集合，和與目標(biāo)智能合約代碼集合中各目標(biāo)智能合約代碼對(duì)應(yīng)的交易信息，包括：

將所述網(wǎng)絡(luò)地址獲取已完成驗(yàn)證的目標(biāo)智能合約代碼集合中各目標(biāo)智能合約代碼分別進(jìn)行命名并存儲(chǔ)；

獲取各目標(biāo)智能合約代碼的交易信息中所包括的交易所在區(qū)塊高度、交易的hash值、燃料限制、單獨(dú)執(zhí)行本交易實(shí)際所用到的燃料、交易所使用函數(shù)的輸入數(shù)據(jù)；其中，交易所使用函數(shù)的輸入數(shù)據(jù)中包括交易所執(zhí)行SHA256函數(shù)次數(shù)、交易執(zhí)行SHA3函數(shù)次數(shù)、交易所執(zhí)行函數(shù)中FOR循環(huán)次數(shù)和交易中變量的個(gè)數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的以太坊燃料限制預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述調(diào)用預(yù)先存儲(chǔ)的信息字段篩選策略，將各目標(biāo)智能合約代碼對(duì)應(yīng)的交易信息進(jìn)行信息篩選后，得到與各目標(biāo)智能合約代碼對(duì)應(yīng)的特征集，包括：

獲取所述信息字段篩選策略中包括的核心特征字段集；其中，所述核心特征字段集包括交易所在區(qū)塊高度字段、交易所執(zhí)行SHA256函數(shù)次數(shù)字段、交易執(zhí)行SHA3函數(shù)次數(shù)字段、交易所執(zhí)行函數(shù)中FOR循環(huán)次數(shù)字段和交易中變量的個(gè)數(shù)字段；

將每一目標(biāo)智能合約代碼對(duì)應(yīng)的交易信息根據(jù)所述核心特征字段集進(jìn)行信息篩選，得到各目標(biāo)智能合約代碼對(duì)應(yīng)的特征集。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的以太坊燃料限制預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述獲取各目標(biāo)智能合約代碼對(duì)應(yīng)的特征集輸入至待訓(xùn)練自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，包括：

調(diào)用預(yù)先存儲(chǔ)的主分量分析算法，以對(duì)各目標(biāo)智能合約代碼對(duì)應(yīng)的特征集進(jìn)行主特征選擇，得到與各特征集對(duì)應(yīng)的降維特征集；

將待訓(xùn)練自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型根據(jù)所述降維特征集依次進(jìn)行模型訓(xùn)練、模型選擇/組合及超參數(shù)調(diào)優(yōu)，得到自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。