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VulnSense：基于图神经网络和语言模型的以太坊智能合约高效漏洞检测
原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
VulnSense是一种基于图形和自然语言处理模型的多模态学习方法，用于高效地检测以太坊智能合约中的漏洞。该框架整合了三种智能合约特征，并使用多种模型进行分析，最终使用全连接层来预测漏洞。实验证明，该方法在三类易受攻击智能合约上达到了77.96%的平均准确率。
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关键要点
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VulnSense是一种基于图形和自然语言处理模型的多模态学习方法。
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该框架用于高效检测以太坊智能合约中的漏洞。
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整合了源代码、操作码序列和字节码提取的控制流图等三种智能合约特征。
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使用BERT、BiLSTM和GNN模型提取和分析特征。
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最终通过全连接层预测智能合约中的漏洞。
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在三个数据集上进行实验，验证了方法的有效性。
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该方法在三类易受攻击智能合约上达到了77.96%的平均准确率。
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超越了现有单特征或单模型深度学习技术的准确性和效果限制。
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