买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国信息通信研究院申请的专利多模态特征融合的软件供应链漏洞智能定位方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120068095B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510549549.4，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权多模态特征融合的软件供应链漏洞智能定位方法是由赵相楠;杨文钰;阿合买提·雨三设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态特征融合的软件供应链漏洞智能定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及多模态特征融合的软件供应链漏洞智能定位方法，包括：通过联邦学习框架对分布式节点的代码结构数据、依赖组件元数据及运行时行为日志进行加密聚合，生成跨节点的加密特征集；结合动态行为序列相似性对比输出多模态训练样本；通过多头交叉注意力机制提取代码结构节点、文本实体嵌入向量及动态事件序列的跨模态关联特征，生成融合特征向量；利用图注意力网络量化组件间的漏洞传播概率，识别与代码结构关联的高风险依赖路径，本发明通过多模态特征对齐、依赖图谱风险量化与强化学习动态决策的协同机制，突破单一模态分析的局限性，提升复杂供应链场景下漏洞定位的准确性、跨生态泛化能力及可解释性。

本发明授权多模态特征融合的软件供应链漏洞智能定位方法在权利要求书中公布了：1.多模态特征融合的软件供应链漏洞智能定位方法，其特征在于，包括： 对目标软件系统进行多模态数据采集，通过联邦学习框架对分布式节点的代码结构数据、依赖组件元数据及运行时行为日志进行加密聚合，生成跨节点的加密特征集； 将所述加密特征集输入至条件式生成对抗网络，通过生成器网络生成与真实漏洞场景语义一致的代码变体，并通过判别器网络对比动态行为序列的相似性，输出多模态训练样本； 将所述多模态训练样本输入多头交叉注意力机制，提取代码结构图中的函数调用节点、文本实体嵌入向量及动态事件序列编码之间的跨模态关联特征，生成融合特征向量； 基于所述依赖组件元数据，通过图注意力网络构建供应链依赖图谱，量化组件间的漏洞传播概率，并将所述融合特征向量输入图注意力网络，识别依赖图谱中与代码结构节点关联的高风险依赖路径； 采用可微分强化学习框架，基于所述高风险依赖路径的漏洞传播概率及所述跨模态关联特征的注意力权重，对目标代码进行序列化扫描，动态调整漏洞定位阈值策略，输出漏洞代码段及关联依赖链； 所述条件式生成对抗网络包括： 将所述联邦学习框架生成的全局特征统计量输入生成器网络，通过代码结构解析器约束生成的代码变体符合抽象语法树规则； 将生成的代码变体与动态行为序列输入判别器网络，迭代优化生成器网络以生成语义一致的多模态训练样本； 所述可微分强化学习框架包括： 基于所述高风险依赖路径的漏洞传播概率及跨模态关联特征的注意力权重，构建包括代码上下文语义向量、历史误报统计量及依赖风险评分的状态空间； 设置奖励函数评估漏洞定位精度与误报抑制效果的平衡性，通过策略梯度算法优化所述状态空间的定位阈值决策参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国信息通信研究院，其通讯地址为：100191 北京市海淀区学院路40号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。