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龍圖騰網恭喜燕山大學申請的專利一種基于加權詞向量和神經網絡的軟件漏洞自動分類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：CN114881172B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01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：202210614135.1，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權一種基于加權詞向量和神經網絡的軟件漏洞自動分類方法是由王倩;高玉瑩;任家東;張炳設計研發完成，并于2022-05-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于加權詞向量和神經網絡的軟件漏洞自動分類方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于加權詞向量和神經網絡的軟件漏洞自動分類方法，屬于計算機軟件安全領域，包括以下步驟：S1，對漏洞詳細描述文本的數據預處理；S2，漏洞文本經過預處理后，通過Word2Vec模型和N?TF?IDF算法結合構造加權詞向量，完成文本向量表示；S3，基于神經網絡的TCNN?BiGRU漏洞分類模型實現漏洞自動分類，模型主要包括4個部分，分別為輸入層、TextCNN結構、BiGRU結構和全連接層。本發明能夠滿足對軟件漏洞的自動化分類需求，且不受漏洞數量和漏洞種類增多的限制，有效地處理詞向量空間的高維性和稀疏性問題，在準確率、宏精確率、宏召回率和宏F1值等多維評價指標中表現出較好性能。

本發明授權一種基于加權詞向量和神經網絡的軟件漏洞自動分類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于加權詞向量和神經網絡的軟件漏洞自動分類方法，其特征在于包括以下步驟：S1，對漏洞詳細描述文本的數據預處理；S2，漏洞文本經過預處理后，通過Word2Vec模型和N-TF-IDF算法結合構造加權詞向量，完成文本向量表示；改進后的單詞的文本內詞頻TF為類別內的詞頻與該類下所有詞的詞頻的比值，如公式1所示： 其中，ni,j為單詞ti在第j類出現的次數，∑mnm,j為第j類所有詞出現的次數；改進后的IDF計算公式中引入類別文本數，如公式2所示： 其中，N為文本集合中文本總數，Ni,j為類別j中包含詞ti的文本數，∑kNi,k為所有類別中包含詞ti的文本數；綜合公式1和公式2，詞語在不同類別的文本中的重要性如公式3所示： S3，基于神經網絡的TCNN-BiGRU漏洞分類模型實現漏洞自動分類，模型包括4個部分，分別為輸入層、TextCNN結構、BiGRU結構和全連接層；全連接層的輸入為TextCNN結構和BiGRU結構輸出的特征向量進行拼接得到的最終向量。

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燕山大學，其通訊地址為：066004 河北省秦皇島市海港區河北大街438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”。