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龍圖騰網恭喜北京中科卓信軟件測評技術中心申請的專利一種抗干擾的基于深度學習源代碼漏洞檢測方法及裝置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：CN119576747B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04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：202510139991.X，技術領域涉及：G06F11/362；該發明授權一種抗干擾的基于深度學習源代碼漏洞檢測方法及裝置是由李遠金;黃楚皓;高利文;程超;劉高天;程澤凱;蔣建春;胡陳勇;黃鸝設計研發完成，并于2025-02-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種抗干擾的基于深度學習源代碼漏洞檢測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公布了一種抗干擾的基于深度學習源代碼漏洞檢測方法及裝置，包括神經元偏差異常程度計算模塊、神經元偏差異常程度調控模塊、實時驗證與更新參數模塊；通過在深度學習神經網絡模型上增加深度學習網絡結構防御層，構建抗干擾的基于深度學習的源代碼漏洞檢測網絡模型，自適應地調整神經元抑制概率和動態調整神經元的激活概率，增強模型的在擾動情況下的源代碼檢測效果，降低模型檢測的漏檢率。

本發明授權一種抗干擾的基于深度學習源代碼漏洞檢測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種抗干擾的基于深度學習源代碼漏洞檢測方法，其特征在于，通過在深度學習神經網絡模型上增加深度學習網絡結構防御層，構建抗干擾的基于深度學習的源代碼漏洞檢測網絡模型，自適應地調整神經元抑制概率和動態調整神經元的激活概率，增強模型的在擾動情況下的源代碼檢測效果；包括如下步驟：1）構建包含已知漏洞的源代碼數據集及代碼擾動策略庫；2）在深度學習神經網絡模型上增加深度學習網絡結構防御層，構建抗干擾的基于深度學習的源代碼漏洞檢測網絡模型，基于神經元異常偏差程度與隨機優化進行動態防御；包括：21）獲取源代碼漏洞檢測網絡模型的隱藏層數據的神經元激活值，基于隱藏層的神經元偏差異常程度計算防御層的神經元激活值；22）設計決策參數，利用神經元偏差異常程度值篩選并調整異常神經元；異常神經元的調整方法包括：基于神經元偏差異常程度的動態調整和隨機調整；其中，基于神經元偏差異常程度的動態調整包括：根據神經元偏差異常程度值生成相應的位置掩碼矩陣emask；判斷每個位置的偏差程度是否異常；動態生成激活掩碼和抑制掩碼，用于控制活躍神經元或低響應的神經元是否需要調整；基于三西格瑪準則動態調整神經元偏差異常程度值；3）基于源代碼數據進行模型訓練，并實時調整偏差系數以及激活抑制概率；包括：31）計算當前損失值；通過損失函數對模型的預測性能進行定量評估，衡量模型輸出與真實標簽之間的匹配程度；32）自適應調整激活與抑制概率；基于損失值的相對變化，動態調控模型的激活概率與抑制概率，通過迭代的方式使模型在學習過程適應數據分布的變化；33）優化權重因子；采用基于神經元偏差異常程度的自適應調整算法，根據神經元偏差變化，自適應地調整權重，從而平衡模型的收斂速度與穩定性；34）模型訓練；將上述步驟31）至33）集成到源代碼檢查模型的訓練循環中，利用構建的源代碼數據集進行迭代訓練，得到訓練好的深度學習模型，即訓練好的抗干擾的基于深度學習的源代碼漏洞檢測網絡模型；4）利用擾動代碼數據集對源代碼檢測模型進行測試驗證；通過上述步驟，實現抗干擾的基于深度學習的源代碼漏洞檢測。

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北京中科卓信軟件測評技術中心，其通訊地址為：100195 北京市海淀區閔莊路3號102幢二層207室；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”。