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龙图腾网获悉北京中科卓信软件测评技术中心申请的专利基于深度学习模型的软件安全检测方法及装置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：CN120493250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510978648.4，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权基于深度学习模型的软件安全检测方法及装置是由李远金;黄楚皓;刘海明设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习模型的软件安全检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习模型的软件安全检测方法及装置。该方法涉及电数字数据处理技术领域，包括以下步骤：采集检测特征有效性数据、检测特征有效性量化判断、采集检测时间局限性数据和检测时间局限性量化判断。本发明通过获取的检测特征有效性数据量化得到软件安全检测‑特征有效值，判断是否进行检测特征有效性优化，若是，则在优化后获取检测时间局限性数据，否则直接获取检测时间局限性数据，并量化得到软件安全检测‑时间局限值，判断是否进行检测时间局限性优化及二次软件安全检测，提高了软件安全长期行为检测有效性，解决了现有技术中存在由于检测过程差异导致的软件安全长期行为检测有效性低的问题。

本发明授权基于深度学习模型的软件安全检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于深度学习模型的软件安全检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过已构建的长短期记忆网络模型进行软件安全检测，获取检测特征有效性数据； 通过检测特征有效性数据量化软件安全检测的有效性得到软件安全检测‑特征有效值，判断是否进行检测特征有效性优化，所述检测特征有效性优化包括特征区分度优化和流量阈值优化； 若进行检测特征有效性优化，则在检测特征有效性优化后获取检测时间局限性数据，否则直接获取检测时间局限性数据； 通过检测时间局限性数据量化软件安全检测的时间局限性得到软件安全检测‑时间局限值，判断是否进行检测时间局限性优化及二次软件安全检测，所述检测时间局限性优化包括动态窗宽调整和窗口内数据点权重调整； 所述进行检测时间局限性优化的具体判定步骤为： 步骤一，若软件安全检测‑时间局限值低于或等于预设软件安全检测‑时间局限性阈值，则不进行检测时间局限性优化； 步骤二，若软件安全检测‑时间局限值高于预设软件安全检测‑时间局限性阈值，则根据软件安全检测‑时间局限性偏差值判断是否执行步骤三，若是，则在执行步骤三后判断是否进行窗口内数据点权重调整，否则直接判断是否进行窗口内数据点权重调整； 所述判断是否进行窗口内数据点权重调整的具体步骤为： B1，若周同比变化率大于或等于预设周同比变化率阈值，则通过得到的窗口内近端数据点权重补偿量对初始窗口内近端数据点权重进行补偿，所述窗口内近端数据点权重补偿量，通过将软件安全检测‑时间局限值和周同比最大偏差变化率输入至软件安全检测数据库中进行映射得到； B2，若周同比变化率小于预设周同比变化率阈值，则通过得到的窗口内远端数据点权重补偿量对初始窗口内远端数据点权重进行补偿，所述窗口内远端数据点权重补偿量，通过将软件安全检测‑时间局限值和周同比最小偏差变化率输入至软件安全检测数据库中进行映射得到； 步骤三，若软件安全检测‑时间局限性偏差值低于或等于预设威胁阈值，则通过得到的窗宽增加量对初始窗宽进行调整，所述窗宽增加量，通过将软件安全检测‑时间局限性偏差值输入至软件安全检测数据库中进行映射得到； 步骤四，若软件安全检测‑时间局限性偏差值高于预设威胁阈值，则通过得到的窗宽修正量对初始窗宽进行修正，所述窗宽修正量，通过将软件安全检测‑时间局限性偏差值输入至软件安全检测数据库中进行映射得到； 所述二次软件安全检测的具体判定为：若未进行检测特征有效性优化和检测时间局限性优化，则直接输出软件安全检测结果，否则进行二次软件安全检测。

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北京中科卓信软件测评技术中心，其通讯地址为：100000 北京市海淀区闵庄路3号102幢二层207室；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”。

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