(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202110013895.2
(22)申请日 2021.01.06
(71)申请人 中山大学
地址 510275 广东省广州市新港西路135号
(72)发明人 郑子彬 许瑶婷 陈伟利
(74)专利代理机构 北京集佳知识产权代理有限
公司 11227
代理人 杨小红
(51)Int.Cl.
G06F 8/53(2018.01)
G06K 9/62(2006.01)
G06Q 40/04(2012.01)
(54)发明名称一种智能庞氏合约识别方法及装置(57)摘要本申请公开了一种智能庞氏合约识别方法及装置，其中方法包括：获取待识别的智能合约；根据智能合约的字节码，通过反汇编处理方式，提取操作码特征；根据智能合约的字节码提取智能合约对应的控制流图特征；将操作码特征与控制流图 特征作为智能合约识别模型的输入，以通过智能合约识别模型的分类运算，得到智能合约对应的智能庞氏合约识别结果。本申请从字节码角度进一步提取操作码和控制流图，利用训练好的智能合约识别模型，通过分析智能合约运行在区块链上的智能合约字节码，可以在合约生成之初就进行预检测，不依赖交易数据，解决了现有的智能庞氏合约识别方式滞
后性严重的技术问题。权利要求书2页 说明书7页 附图3页CN 112631611 A 2021.04.09
C N 112631611
A
1.一种智能庞氏合约识别方法，其特征在于，包括：
获取待识别的智能合约；
根据所述智能合约的字节码，通过反汇编处理方式，将所述字节码转换为汇编代码，并提取所述汇编代码中的操作码特征；
根据智能合约的字节码，结合所述操作码特征，提取所述智能合约对应的控制流图特征；
将所述操作码特征与所述控制流图特征作为智能合约识别模型的输入，以通过所述智能合约识别模型的分类运算，得到所述智能合约对应的智能庞氏合约识别结果，其中，所述智能合约识别模型为根据预置的智能合约样本与标准分类模型，通过训练得到的机器学习模型，所述智能合约样本包括：智能庞氏合约样本的操作码特征和控制流图特征。
2.根据权利要求1所述的一种智能庞氏合约识别方法，其特征在于，所述操作码特征具体包括：堆栈操作码特征、创建账户操作码特征、记录账户操作码特征、限制GAS操作码特征以及跳转操作码特征。
3.根据权利要求2所述的一种智能庞氏合约识别方法，其特征在于，根据智能合约的字节码，结合所述操作码特征，提取所述智能合约对应的控制流图特征具体包括：根据智能合约的字节码，结合所述跳转操作码特征，得到所述智能合约的子结构特征，以及各个所述子结构特征之间的关联关系；
根据所述子结构特征和所述关联关系，提取控制流图特征。
4.根据权利要求1所述的一种智能庞氏合约识别方法，其特征在于，得到所述智能合约对应的智能庞氏合约识别结果之后还包括：
若所述智能庞氏合约识别结果为属于智能庞氏合约，则发布智能庞氏合约告警信息。
5.根据权利要求1所述的一种智能庞氏合约识别方法，其特征在于，所述标准分类模型具体为：K近
邻分类模型、朴素贝叶斯分类模型、支持向量机分类模型或决策树分类模型。
6.一种智能庞氏合约识别装置，其特征在于，包括：
智能合约获取单元，用于获取待识别的智能合约；
操作码特征提取单元，用于根据所述智能合约的字节码，通过反汇编处理方式，将所述字节码转换为汇编代码，并提取所述汇编代码中的操作码特征；
控制流图特征提取单元，用于根据智能合约的字节码，结合所述操作码特征，提取所述智能合约对应的控制流图特征；
智能合约识别单元，用于将所述操作码特征与所述控制流图特征作为智能合约识别模型的输入，以通过所述智能合约识别模型的分类运算，得到所述智能合约对应的智能庞氏合约识别结果，其中，所述智能合约识别模型为根据预置的智能合约样本与标准分类模型，通过训练得到的机器学习模型，所述智能合约样本包括：智能庞氏合约样本的操作码特征和控制流图特征。
7.根据权利要求6所述的一种智能庞氏合约识别装置，其特征在于，所述操作码特征具体包括：堆栈操作码特征、创建账户操作码特征、记录账户操作码特征、限制GAS操作码特征以及跳转操作码特征。
8.根据权利要求7所述的一种智能庞氏合约识别装置，其特征在于，所述控制流图特征提取单元具体用于：
根据智能合约的字节码，结合所述跳转操作码特征，得到所述智能合约的子结构特征，以及各个所述子结构特征之间的关联关系；
根据所述子结构特征和所述关联关系，提取控制流图特征。
9.根据权利要求6所述的一种智能庞氏合约识别装置，其特征在于，还包括：
庞氏告警单元，用于若所述智能庞氏合约识别结果为属于智能庞氏合约，则发布智能庞氏合约告警信息。
10.根据权利要求6所述的一种智能庞氏合约识别装置，其特征在于，所述标准分类模型具体为：K近邻分类模型、朴素贝叶斯分类模型、支持向量机分类模型或决策树分类模型。
一种智能庞氏合约识别方法及装置
技术领域
[0001]本申请涉及区块链技术领域，尤其涉及一种智能庞氏合约识别方法及装置。
背景技术
[0002]在第二代区块链中，智能合约是重要组成部分。智能合约是运行在区块链上的程序代码，是无需第三方干预便可自动执行协议的合约条款。智能合约一旦部署上链就无法篡改，所有智能合约都是公开可见的。开发者可以为合约中的每个功能分配访问权限，一旦满足智能合约中的预设条件，将以可预测的方式自动执行相应的功能，期间无需人为介入，不能中止，并且自动将执行结果写入到区块链中。
[0003]随着区块链技术的发展，庞氏开始以智能合约的形式出现，这种基于区块链的庞氏被称为智能庞氏，相应的智能合约则被称为智能庞氏合约。借助智能合约的自动执行、不可篡改、匿名发起人等特点，使得区块链成为智能庞氏吸引受害者的有力工具。在这样的环境下，识别涉及庞氏的智能合约成为了区块链技术发展历程上的一个重要课题。
[0004]目前涉及庞氏的智能合约识别方式有通过分析合约账户的资金流，对比分析正常智能合约的用户特征和智能庞氏合约的用户特征，判断其是否有用新投资者的资金补贴老投资者的特性来判断是否为智能庞氏合约。但这种识别方式依赖于智能合约的交易数据，存在识别滞后性严重的技术问题。
发明内容
[0005]本申请提供了一种智能庞氏合约识别方法及装置，用于解决现有的智能庞氏合约识别方式依赖于智能合约的交易数据，存在识别滞后性严重的技术问题。[0006]首先，本申请第一方面提供了一种智能庞氏合约识别方法，包括：
[0007]获取待识别的智能合约；
[0008]根据所述智能合约的字节码，通过反汇编处理方式，将所述字节码转换为汇编代码，并提取所述汇编代码中的操作码特征；
[0009]根据智能合约的字节码，结合所述操作码特征，提取所述智能合约对应的控制流图特征；
[0010]将所述操作码特征与所述控制流图特征作为智能合约识别模型的输入，以通过所述智能合约识别模型的分类运算，得到所述智能合约对应的智能庞氏合约识别结果，其中，所述智能合约识别模型为根据预置的智能合约样本与标准分类模型，通过训练得到的机器学习模型，所述智能合约样本包括：智能庞氏合约样本的操作码特征和控制流图特征。
[0011]优选地，所述操作码特征具体包括：堆栈操作码特征、创建账户操作码特征、记录账户操作码特征、限制GAS操作码特征以及跳转操作码特征。
[0012]优选地，根据智能合约的字节码，结合所述操作码特征，提取所述智能合约对应的
控制流图特征具体包括：
[0013]根据智能合约的字节码，结合所述跳转操作码特征，得到所述智能合约的子结构特征，以及各个所述子结构特征之间的关联关系；
[0014]根据所述子结构特征和所述关联关系，提取控制流图特征。
[0015]优选地，得到所述智能合约对应的智能庞氏合约识别结果之后还包括：[0016]若所述智能庞氏合约识别结果为属于智能庞氏合约，则发布智能庞氏合约告警信息。
[0017]优选地，所述标准分类模型具体为：K近邻分类模型、朴素贝叶斯分类模型、支持向量机分类模型或决策树分类模型。
[0018]同时，本申请第二方面提供了一种智能庞氏合约识别装置，包括：
[0019]智能合约获取单元，用于获取待识别的智能合约；
[0020]操作码特征提取单元，用于根据所述智能合约的字节码，通过反汇编处理方式，将所述字节码转换为汇编代码，并提取所述汇编代码中的操作码特征；
[0021]控制流图特征提取单元，用于根据智能合约的字节码，结合所述操作码特征，提取所述智能合约对应的控制流图特征；
[0022]智能合约识别单元，用于将所述操作码特征与所述控制流图特征作为智能合约识别模型的输入，以通过所述智能合约识别模型的分类运算，得到所述智能合约对应的智能庞氏合约识别结果，其中，所述智能合约识别模型为根据预置的智能合约样本与标准分类模型，通过训练得到的机器学习模型，所述智能合约样本包括：智能庞氏合约样本的操作码特征和控制流图特征。
[0023]优选地，所述操作码特征具体包括：堆栈操作码特征、创建账户操作码特征、记录账户操作码特征、限制GAS操作码特征以及跳转操作码特征。
[0024]优选地，所述控制流图特征提取单元具体用于：
[0025]根据智能合约的字节码，结合所述跳转操作码特征，得到所述智能合约的子结构特征，以及各个所述子结构特征之间的关联关系；
[0026]根据所述子结构特征和所述关联关系，提取控制流图特征。
[0027]优选地，还包括：
[0028]庞氏告警单元，用于若所述智能庞氏合约识别结果为属于智能庞氏合约，则发布智能庞氏合约告警信息。
[0029]优选地，所述标准分类模型具体为：K近邻分类模型、朴素贝叶斯分类模型、支持向量机分类模型或决策树分类模型。
[0030]从以上技术方案可以看出，本申请具有以下优点：
[0031]本申请提供了一种智能庞氏合约识别方法，包括：获取待识别的智能合约；根据所述智能合约的字节码，通过反汇编处理方式，将所述字节码转换为汇编代码，并提取所述汇编代码中的操作码特征；根据智能合约的字节码，结合所述操作码特征，提取所述智能合约对应的控制流图特征；将所述操作码特征与所述控制流图特征作为智能合约识别模型的输入，以通过所述智能合约识别模型的分类运算，得到所述智能合约对应的智能庞氏合约识别结果，其中，所述智能合约识别模型为根据预置的智能合约样本与标准分类模型，通过训练得到的机器学习模型，所述智能合约样本包括：智能庞氏合约样本的操作
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