基于语义嵌入模型与交易信息的智能合约自动分类系统

• 作者: 何钦铭 刘振广 刘琦 陈建海 黄步添
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 智能合约 代码 交易信息 词嵌入模型 神经网络 长短时记忆模型
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1532-1543
• 页数: 12页
• 字数: 11230字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.2017.c160655

摘要

作为区块链技术的一个突破性扩展,智能合约允许用户在区块链上实现个性化的代码逻辑从而使得区块链技术更加的简单易用.在智能合约代码信息迅速增长的背景下,如何管理和组织海量智能合约代码变得更具挑战性.基于人工智能技术的代码分类系统能根据代码的文本信息自动分门别类,从而更好地帮助人们管理和组织代码的信息.本文以Ethereum平台上的智能合约为例,鉴于词嵌入模型可以捕获代码的语义信息,提出一种基于词嵌入模型的智能合约分类系统.另外,每一个智能合约都关联着一系列交易,我们又通过智能合约的交易信息来更深入地了解智能合约的逻辑行为.据我们所知,本文是对智能合约代码自动分类问题的首次研究尝试.测试结果显示该系统具有较为令人满意的分类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何钦铭	浙江大学计算机科学与技术学院	62	1404	16.0	37.0
2	陈建海	浙江大学计算机科学与技术学院	12	24	3.0	4.0
3	刘琦	新加坡国立大学计算机学院	2	15	1.0	2.0
4	黄步添	浙江大学计算机科学与技术学院	1	15	1.0	1.0
8	刘振广	新加坡国立大学计算机学院	1	15	1.0	1.0