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摘要
针对当前检测方法准确率不高以及模型泛化性较差的问题,提出了基于KOLSTM深度学习模型的蜜罐陷阱合约检测方法。首先,通过分析蜜罐陷阱合约的特点,提出了关键操作码的概念,并设计了可用于选取智能合约中关键操作码的关键词提取方法;其次,在传统的LSTM模型中加入关键操作码权重机制,构建了可以同时捕获蜜罐陷阱合约中隐藏的序列特征以及关键操作码特征的KOLSTM模型。最后,通过实验表明,该模型具有较高的识别精确率,在二分类和多分类检测场景下的F值较LightGBM模型分别提升2.39%与19.54%。
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