基于混合风格迁移的智能合约漏洞检测方法

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摘要：研究提出了一种基于混合风格迁移的智能合约漏洞检测方法，旨在解决智能合约新漏洞出现时数据集不足和无法有效检测未知漏洞问题。首先，从智能合约源代码中提取抽象语法树，使用图注意力网络捕获节点间的依赖关系和信息流；然后，采用最大均值差异实现从旧漏洞到新漏洞的有效知识迁移，从而增加深度学习模型训练的数据量；最后，在分类器中融入MixStyle技术增强模型的泛化能力并提高对新型漏洞类型的识别准确度。（剩余18106字）

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