华东师范大学梁策获国家专利权
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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种基于图对比学习的代码漏洞检测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：CN116204877B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202211598857.9，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权一种基于图对比学习的代码漏洞检测方法是由梁策;林莹;卢兴见设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于图对比学习的代码漏洞检测方法在说明书摘要公布了：本发明将图对比学习思想引入到代码漏洞检测任务中，提出了一种基于图对比学习的代码漏洞检测方法，可分为初始节点表示获取和基于图对比学习的代码漏洞检测两个阶段。在初始节点表示获取中，首先根据代码生成抽象语法树，然后在抽象语法树的基础上添加多种代表节点之间关系的边，得到代码AST扩展图，最后使用word2vec生成初始节点表示。在基于图对比学习的代码漏洞检测阶段中过，首先通过图编码器来生成最终节点与最终图表示，然后利用这些表示之间信息的交互判断代码是否有漏洞。本发明使用无监督方式训练模型，因此无需数据标签即可检测代码漏洞，在包含多种语言代码漏洞的开源数据集SARD上的6种漏洞检测的对比实验验证了本发明的有效性。
本发明授权一种基于图对比学习的代码漏洞检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图对比学习的代码漏洞检测方法，分为初始节点表示获取和基于图对比学习的代码漏洞检测两个阶段；其特征在于，包括以下步骤： 初始节点表示获取 S1：利用源代码构建抽象语法树即AST； S2：在AST的基础上添加多种边将代码构建成AST扩展图； S3：获取AST扩展图中关键字的初始节点表示向量； 基于图对比学习的代码漏洞检测 S4：通过图对比学习中的视图扩充操作，使用个性化pagerank算法，利用原始AST扩展图扩充一个新的AST扩展图； S5：通过图对比学习中的表示获取操作，利用GGNN编码器、MLP编码器和POOLING池化函数获取两个AST扩展图的最终节点表示、和最终图表示、； S6：通过图对比学习中的一致性最大化操作，最大化和的一致性，同时最大化和的一致性然后优化迭代模型参数。
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