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龍圖騰網恭喜西安電子科技大學申請的專利基于深度學習的漏洞補丁存在性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：CN116108446B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13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：202211557968.5，技術領域涉及：G06F21/57；該發明授權基于深度學習的漏洞補丁存在性檢測方法是由付玉龍;易威;楊金城;王福維;董志強設計研發完成，并于2022-12-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的漏洞補丁存在性檢測方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于深度學習的漏洞補丁存在性檢測方法，通過對比原始補丁與下游OSS倉庫的潛在補丁形成等價補丁；再對等價補丁選擇切片入口生成等價切片，再轉化為詞向量，并作為雙向LSTM孿生網絡的輸入；根據輸出的表征結果與輸入是否相似決定調整網絡參數從而完成訓練。對于待檢測OSS項目縮小其檢測空間，之后選擇漏洞常見特征作為切片入口生成切片，并輸入至訓練完成的雙向LSTM孿生網絡中，得到兩個輸入的表征結果，并根據表征結果之間以及兩個輸入之間的相似度，確認是否存在漏洞補丁。本發明采用雙向LSTM孿生網絡檢測漏洞，無需人工定義匹配規則魯棒性更強；可以解決無法檢測檢測跨函數漏洞，通過縮小檢測空間可大幅降低檢測的時間開銷。

本發明授權基于深度學習的漏洞補丁存在性檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的漏洞補丁存在性檢測方法，其特征在于，包括：步驟1：從通用數據庫獲取漏洞披露條目CVE信息，并根據CVE信息查找原始補丁的OSS倉庫以及對應的下游OSS倉庫，并通過對比原始補丁與下游OSS倉庫的潛在補丁，將補丁信息一致的原始補丁以及潛在補丁確定為等價補丁對，將所有等價補丁對組成等價補丁集；步驟2：針對所述等價補丁集中的每個等價補丁對，對等價補丁對中的每個補丁進行版本回退，獲得源代碼文件，并根據所述源代碼文件構建代碼屬性圖，在所述代碼屬性圖中尋找核心代碼行相關的語句節點，以該語句節點為切片入口生成切片，每個等價補丁對可生成一個等價切片對，將等價切片對形成切片集合；步驟3：對所述切片集合中的所有切片代碼進行歸一化處理，獲得處理后的切片集合；步驟4：根據所述切片集合中切片對是否來源于同一等價補丁的不同情況，對等價切片進行正負樣本方式的數據處理，并將處理之后的切片對轉換為詞向量對；步驟5：將詞向量對輸入至雙向LSTM孿生網絡中，獲得切片對的表征結果，并根據每個切片對的表征結果之間的相似度確定是否等價，從而對所述雙向LSTM孿生網絡進行訓練，獲得訓練完成的雙向LSTM孿生網絡；步驟6：獲取包含多個待檢測源代碼文件的待檢測OSS項目，并縮小所述待檢測OSS項目的檢測空間；步驟7：根據縮小檢測空間后的OSS項目中的每個源代碼文件構建代碼屬性圖，選擇該代碼屬性圖的切片入口以生成攜帶待檢測源代碼核心代碼的待檢測切片，并對該待檢測切片重復步驟3至步驟4的操作以轉換成待檢測詞向量；步驟8：基于訓練完成的雙向LSTM孿生網絡，對所述待檢測詞向量進行識別，得到檢測詞向量的表征結果，并根據表征結果之間的相似度以及訓練完成的雙向LSTM孿生網絡的輸入對象之間的相似度，確認所述待檢測源代碼文件是否存在修復漏洞的補丁。

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