语义多区块链模型的构建方法

一、增加语义信息

在传统的多区块链模型基础上，增加语义信息是构建语义多区块链模型的关键步骤。通过引入语义信息，能够为多区块链间的连接查询提供更丰富、准确的基础。例如，对区块链中的交易数据、合约内容等赋予明确的语义描述，使其更易于理解和处理。

二、构建连接索引结构

基于增加语义信息后的模型，参考分布式数据库的索引结构，提出多区块链间的连接索引结构。这种连接索引结构能够将多条区块链进行属性连接，从而提高连接计算的效率，减少数据传输量。比如，可以根据交易的时间、金额、参与方等属性建立索引，方便快速查找和关联相关的区块链数据。

三、利用语义区块链模型的多链连接索引

设计基于语义区块链模型的多链连接索引（semantic multi-chains model join index, SMMI），进行链间属性的连接。基于 SMMI 进一步设计多链连接查询优化算法，以显著提升多区块链连接查询的效率。

四、将智能合约代码转化为抽象语法树

例如 LLM4FUZZ 方法，首先把智能合约代码转换为抽象语法树（AST），进而执行深入的静态分析。接着，利用大语言模型（LLMs）对代码进行分析，生成有关代码复杂度和潜在漏洞的度量指标。这些指标随后被用来指导 Fuzz 测试工具，优先针对那些更有可能触发漏洞的代码区域和输入序列进行测试。