錄取率僅12.6%，VNT Chain在CCF A類國際頂級會議發表論文

近日，VNT Chain首席科學家劉振廣博士帶領團隊在區塊鏈智慧合約安全漏洞自動檢測方向取得最新科研成果--主題為《Smart ContractVulnerability Detection Using Graph Neural Networks》的高水平論文被人工智慧領域的國際頂級會議IJCAI錄取。IJCAI為具有悠久歷史的CCF A類國際頂級學術會議，起始於1969年，每兩年舉辦一次，自2016年起每年舉辦一次。IJCAI始終秉持著嚴苛的論文錄用標準，據悉今年IJCAI 2020會議收到來自全球頂尖研究人員的高水平有效投稿論文4717篇，最終僅錄用592篇，錄取率只有12.6%，競爭非常激烈。如果加上3000餘篇評審階段前被拒稿的論文，錄用率7.5%不到，創各國際頂會歷史新低。

事實上，VNT Chain科研成果一直備受國際頂級學術會議青睞。除了IJCAI，此前VNT Chain圍繞“區塊鏈+數字版權”、“區塊鏈+AI”、“智慧合約安全”、“隱私保護”等領域的多項科研成果也曾登上IEEE CCIS、AAAI、Inscrypt2019等國際學術會議殿堂，為學界帶來諸多區塊鏈結合實際應用場景的創新研究。此次頂會論文的發表，是VNT Chain在“區塊鏈+AI”和智慧合約安全方面的又一重要研究成果。

那麼本次被IJCAI認可的論文主要有哪些研究突破？下面讓我們一起來簡單瞭解一下。

我們知道，由於智慧合約程式碼漏洞可帶來鉅額的價值損失，智慧合約的安全性問題已引起廣泛關注。現有檢測方法嚴重依賴固定的專家規則，導致其準確性低。

本論文探索圖神經網路方法進行智慧合約漏洞檢測：首先，構造了合約函式的句法和語義結構圖；其次，設計了消融階段歸一化結構圖，以凸顯核心節點；最後，提出了一種無度圖卷積神經網路（DR-GCN）和一種新型時間訊息傳播網路（TMP）從歸一化圖中學習用於漏洞檢測。

本論文實驗基於VNT Chain網路和以太坊網路中的智慧合約，進行了大量的實驗驗證，結果表明提出的方法在檢測三種不同型別的程式碼漏洞方面明顯優於最新方法。

此次論文得以發表至CCF A類國際頂級學術會議，是對VNT Chain研究能力的充分認可。對VNT Chain而言，在頂級學術會議上發表論文，不僅是為推進區塊鏈技術創新發展，將學術研究與應用實踐相結合；更是為與各界更好的共享VNT Chain科研成果，進一步推動區塊鏈從研究到實際場景中落地，打造下一代分散式智慧價值網路，創造更加透明可信的數字化社會。

*  VNT Chain 1.1版 中英文白皮書 獲取方法：

公眾號後臺回覆“白皮書”，獲取中英文完整版。

*極速瞭解本專案的方法：

關注公眾號，點選左下角選單欄“快速瞭解”即可。

社羣直通車

官網：www.vntchain.io

微信公眾號：VNT分散式智慧價值網路

微信官方群：新增小助手 info_vntchain

官方微博：weibo.com/vntchain

幣乎：VNTChain

Telegram中文群：

t.me/VNTChainLabsCN

Telegram英文群：

t.me/VNTChainLabs

Twitter：

twitter.com/VNTChainLabs

Facebook：

www.facebook.com/VNTChain

Medium：

medium.com/vnt-chain-labs

Official Email：[email protected]

Github：github.com/vntchain