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龍圖騰網獲悉哈爾濱工業大學;上海浦東發展銀行股份有限公司申請的專利基于雙重注意力機制和代碼相似度的漏洞檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118747369B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410884698.1，技術領域涉及：G06F21/57；該發明授權基于雙重注意力機制和代碼相似度的漏洞檢測方法是由蘇小紅;崔兆棟;尹志杰;馬紫凱;許聰;岳溫普;鄭偉寧;蔣遠;王甜甜設計研發完成，并于2024-07-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于雙重注意力機制和代碼相似度的漏洞檢測方法在說明書摘要公布了：本發明提出基于雙重注意力機制和代碼相似度的漏洞檢測方法，屬于漏洞檢測技術領域。包括：提取未知待測函數對應的程序依賴圖，將語句對應的抽象語法樹拓展到程序依賴圖的每個節點上，形成復合圖；將標注的漏洞語句作為切片準則，在程序依賴圖中找到切片節點，作為根節點，展開抽象語法樹，形成切片復合圖；學習語句內的語法和語義信息，生成由語義和語法特征向量組成的語句節點初始嵌入向量；學習源代碼的結構特征，獲取切片復合圖和復合圖的向量表示，計算兩者之間的相似度；當相似度超過某個閾值，目標函數就被定義為潛在漏洞函數。解決缺少能有效利用已知漏洞代碼的漏洞信息的同時，忽略甚至消除代碼中冗余的無關信息的漏洞檢測方法問題。

本發明授權基于雙重注意力機制和代碼相似度的漏洞檢測方法在權利要求書中公布了：1.基于雙重注意力機制和代碼相似度的漏洞檢測方法，其特征在于，包括： 步驟一、提取未知待測函數對應的程序依賴圖PDG，將語句對應的抽象語法樹AST拓展到程序依賴圖PDG的每個節點上，形成未知待測函數的復合圖FCG； 步驟二、將已知漏洞函數標注的漏洞語句作為切片準則，在程序依賴圖PDG中找到切片節點，將所有切片節點進行連接，再以每個切片節點作為根節點，展開根節點對應的抽象語法樹AST，形成漏洞函數的切片復合圖SCG； 步驟三、使用語句節點嵌入網絡學習語句內的語法和語義信息，生成由語義特征向量和語法特征向量組成的語句節點初始嵌入向量； 步驟四、基于神經網絡模型學習源代碼的結構特征，獲取漏洞函數的切片復合圖SCG和未知待函數復合圖FCG的向量表示，計算兩者之間的相似度； 步驟五、設置相似度閾值，當相似度超過某個閾值，目標函數就被定義為潛在漏洞函數； 獲取語義特征向量的方法是：使用微調后的CodeBERT模型學習語句中Token之間的依賴關系，獲得節點的語義向量表示，記為； 獲取語法特征向量的方法是： 獲取初始編碼后，將初始位置編碼輸入參數可學習的網絡，獲得最終的位置編碼； 進行子樹掩碼：掩蓋當前節點的同級節點和父節點； 獲取每個子樹的向量表示，對所有子樹的向量表示進行加權和聚合，得到語句對應抽象語法樹AST的向量表示； 生成由語義特征向量和語法特征向量組成的語句節點初始嵌入向量的方法是：將語義特征向量和語法特征向量進行連接，輸入全連接網絡線性層，得到節點的初始嵌入向量； 對于復合圖其中，，任一節點，都有一個相應的表示其特征向量，是由線性層通過語義特征向量和語法特征向量計算得到的，即；和是線性層中可學習的參數，和分別是節點對應的語義特征向量和語法特征向量。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人哈爾濱工業大學;上海浦東發展銀行股份有限公司，其通訊地址為：150001 黑龍江省哈爾濱市南崗區西大直街92號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。