[發明專利]一種智能龐氏騙局合約識別方法及裝置

有效

• 申請號: 202110013895.2
• 申請日: 2021-01-06
• 公開（公告）號: CN112631611B
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發明（設計）人: 鄭子彬;許瑤婷;陳偉利
• 申請（專利權）人: 中山大學
• 主分類號: G06F8/53
• 分類號: G06F8/53;G06K9/62;G06Q40/04
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 楊小紅

1.一種智能龐氏騙局合約識別方法，其特征在于，包括：

獲取待識別的智能合約；

根據所述智能合約的字節碼，通過反匯編處理方式，將所述字節碼轉換為匯編代碼，并提取所述匯編代碼中的操作碼特征；其中，所述操作碼特征具體包括：堆棧操作碼特征、創建賬戶操作碼特征、記錄賬戶操作碼特征、限制GAS操作碼特征以及跳轉操作碼特征；

根據智能合約的字節碼，結合所述操作碼特征，提取所述智能合約對應的控制流圖特征；具體的，根據智能合約的字節碼，結合所述跳轉操作碼特征，得到所述智能合約的子結構特征，以及各個所述子結構特征之間的關聯關系；根據所述子結構特征和所述關聯關系，提取控制流圖特征；

將所述操作碼特征與所述控制流圖特征作為智能合約識別模型的輸入，以通過所述智能合約識別模型的分類運算，得到所述智能合約對應的智能龐氏騙局合約識別結果，其中，所述智能合約識別模型為根據預置的智能合約樣本與標準分類模型，通過訓練得到的機器學習模型，所述智能合約樣本包括：智能龐氏騙局合約樣本的操作碼特征和控制流圖特征。

2.根據權利要求1所述的一種智能龐氏騙局合約識別方法，其特征在于，得到所述智能合約對應的智能龐氏騙局合約識別結果之后還包括：

若所述智能龐氏騙局合約識別結果為屬于智能龐氏騙局合約，則發布智能龐氏騙局合約告警信息。

3.根據權利要求1所述的一種智能龐氏騙局合約識別方法，其特征在于，所述標準分類模型具體為：K近鄰分類模型、樸素貝葉斯分類模型、支持向量機分類模型或決策樹分類模型。

4.一種智能龐氏騙局合約識別裝置，其特征在于，包括：

智能合約獲取單元，用于獲取待識別的智能合約；

操作碼特征提取單元，用于根據所述智能合約的字節碼，通過反匯編處理方式，將所述字節碼轉換為匯編代碼，并提取所述匯編代碼中的操作碼特征；其中，所述操作碼特征具體包括：堆棧操作碼特征、創建賬戶操作碼特征、記錄賬戶操作碼特征、限制GAS操作碼特征以及跳轉操作碼特征；

控制流圖特征提取單元，用于根據智能合約的字節碼，結合所述操作碼特征，提取所述智能合約對應的控制流圖特征；具體的，根據智能合約的字節碼，結合所述跳轉操作碼特征，得到所述智能合約的子結構特征，以及各個所述子結構特征之間的關聯關系；根據所述子結構特征和所述關聯關系，提取控制流圖特征；

智能合約識別單元，用于將所述操作碼特征與所述控制流圖特征作為智能合約識別模型的輸入，以通過所述智能合約識別模型的分類運算，得到所述智能合約對應的智能龐氏騙局合約識別結果，其中，所述智能合約識別模型為根據預置的智能合約樣本與標準分類模型，通過訓練得到的機器學習模型，所述智能合約樣本包括：智能龐氏騙局合約樣本的操作碼特征和控制流圖特征。

5.根據權利要求4所述的一種智能龐氏騙局合約識別裝置，其特征在于，還包括：

龐氏騙局告警單元，用于若所述智能龐氏騙局合約識別結果為屬于智能龐氏騙局合約，則發布智能龐氏騙局合約告警信息。

6.根據權利要求4所述的一種智能龐氏騙局合約識別裝置，其特征在于，所述標準分類模型具體為：K近鄰分類模型、樸素貝葉斯分類模型、支持向量機分類模型或決策樹分類模型。