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龙图腾网获悉成都工业职业技术学院申请的专利基于变量重要性分析的代码模型鲁棒性评估方法及系统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：CN120197153B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510265068.0，技术领域涉及：G06F21/12；该发明授权基于变量重要性分析的代码模型鲁棒性评估方法及系统是由邹杉杉;熊熙设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于变量重要性分析的代码模型鲁棒性评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于变量重要性分析的代码模型鲁棒性评估方法及系统。方法包括：获取待评估代码模型及源代码样本，从真实源代码库中提取变量构建第一替代变量集；计算源代码样本中各初始变量的重要性得分；在第一替代变量集中筛选重要变量的替代变量构建第二替代变量集，筛选过程应用长度约束和K‑means聚类以确保语义多样性；使用改进束搜索方法执行变量替换测试，通过合并前后迭代结果扩大搜索空间，避免陷入局部最优。本发明能够系统性、高效地评估代码模型对变量命名变化的敏感度，即使在有限查询条件下也能准确识别模型鲁棒性弱点，为提升代码模型的稳定性和安全性提供技术支持。

本发明授权基于变量重要性分析的代码模型鲁棒性评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于变量重要性分析的代码模型鲁棒性评估方法，其特征在于，包括步骤： S1.获取待评估代码模型及源代码样本；从真实源代码库中提取变量构建第一替代变量集； S2.计算源代码样本中各初始变量对待评估代码模型输出结果的重要性得分，所述重要性得分基于软标签方式计算； S3.在所述第一替代变量集中筛选重要性得分大于第一预设阈值的初始变量的替代变量构建第二替代变量集； S4.利用第二替代变量集对所述源代码样本迭代执行变量替换，在每轮迭代中生成并评估测试样本，基于待评估代码模型对每轮测试样本与源代码样本的预测结果差异持续优化测试样本，直至完成鲁棒性评估； 步骤S4包括： S401.初始化测试样本集，将所述源代码样本添加至所述测试样本集； S402.遍历测试样本集中的每个样本，针对当前处理的初始变量，使用第二替代变量集中的候选替代变量替换该初始变量，生成新的测试样本并添加至临时样本集； S403.使用待评估代码模型对临时样本集中的每个样本进行测试，计算每个样本与源代码样本的预测概率分布差异值； S404.将前一轮迭代保留的测试样本集与当前生成的临时样本集合并，选择差异值最大的前B个样本作为新的测试样本集； S405.重复执行步骤S402至S404，直至满足停止条件。

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成都工业职业技术学院，其通讯地址为：610000 四川省成都市天府新区正兴镇大安路818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”。