基于深度学习的区块链智能合约安全检测系统.zip

# 基于深度学习的区块链智能合约安全检测系统 ## 项目介绍 系统通过集成大模型，整合智能合约数据，提取多模态特征；通过自适 应学习机制，不断更新检测模型以适应新的智能合约和攻击模式；同时采用 逻辑解释模块和可视化工具保证模型的可解释性。从而，系统可以有效提升 智能合约漏洞检测的精度，提高智能合约分析系统可解释性，拓展大模型在 信息安全领域的应用，保障区块链技术和智能合约的安全性，促进区块链技 术的发展。 ## 流程 1. 智能合约源代码、交易数据和事件日志作为输入 2. 首先经由多模态数据融合模块的处理，该模块负责提炼和整合不同类型的数据，生成一个标准化的特征集。 3. 自适应算法专注于识别和分析新出现的智能合约漏洞，大规模特征分析模型深入探索并诊断已知的安全弱点 4. 输出结果被送入大模型中对这些结果进行整合分析，并形成详细的决策信息 5. 增强结果的透明度和可解释性，由大模型输出的决策信息将作为可解释性增强模块的输入 模块将复杂的分析结果转换为用户易于理解的形式，并通过可视化手段展现，使得用户能够直观地在界面上查看详细的决策信息和模型的决策基础。 ## 模块列表