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龙图腾网获悉上海雾见安全科技有限公司申请的专利自制系统的漏洞分析修复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：CN119885198B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411955432.8，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权自制系统的漏洞分析修复方法是由苏泓锦;邵孔;戚北望;邵云鹏;宗雨薇设计研发完成，并于2024-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本自制系统的漏洞分析修复方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机软件安全分析技术领域，公开了自制系统的漏洞分析修复方法，包括以下步骤：S1、从系统运行日志、用户操作记录中采集漏洞相关数据；对采集的数据进行清洗、规范化和特征提取，生成用于漏洞分析的特征向量；S2、使用特征向量在本地系统中训练初步漏洞检测模型；利用差分隐私技术对模型参数进行扰动加密；S3、将加密后的本地模型参数传输至中央服务器；中央服务器通过联邦平均算法对各本地模型参数进行聚合，生成全局优化模型；S4、将全局优化模型传输至各本地系统；S5、使用优化后的模型扫描本地系统漏洞，进行风险评估与分类。本发明中，通过引入联邦学习和差分隐私技术，巧妙地避免了数据传输过程中的泄露隐患。

本发明授权自制系统的漏洞分析修复方法在权利要求书中公布了：1.自制系统的漏洞分析修复方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据采集与处理从系统运行日志、用户操作记录中采集漏洞相关数据； 对采集的数据进行清洗、规范化和特征提取，生成用于漏洞分析的特征向量； S2、本地模型训练与参数加密使用特征向量在本地系统中训练初步漏洞检测模型； 利用差分隐私技术对模型参数进行扰动加密； S3、联邦模型聚合将加密后的本地模型参数传输至中央服务器； 中央服务器通过联邦平均算法对各本地模型参数进行聚合，生成全局优化模型； S4、全局模型分发与微调将全局优化模型传输至各本地系统； 本地系统结合自身数据对全局模型进行微调，提升模型在本地环境中的适应性； S5、漏洞检测与修复使用优化后的模型扫描本地系统漏洞，进行风险评估与分类； 根据漏洞检测结果生成修复补丁，并对补丁进行验证； 在修复失败或产生副作用时，执行动态回滚操作； 所述S2本地模型训练与参数加密包括： 使用卷积神经网络CNN提取漏洞行为模式； 使用循环神经网络RNN捕获时间序列的异常特征； 利用交叉熵损失函数优化本地模型训练： 其中，yi，c样本i在类别c上的真实标签，值为0或1，样本i在类别c上的预测概率，取值范围为[0,1]，为损失函数，用于衡量模型预测与真实结果之间的误差，N为训练样本的总数，C为类别的总数，σ2为高斯噪声的方差； 使用差分隐私技术对训练参数进行加密： 其中，θ′为加密后的参数，为高斯噪声，θ为本地训练模型的参数； 所述S3联邦模型聚合包括： 中央服务器接收加密的本地模型参数，并验证其完整性； 使用联邦平均FedAvg算法对参数进行加权聚合，生成全局优化模型： 其中，θglobal为全局模型参数，wi为本地模型的权重，表示每个参与方在联邦平均算法中的贡献权重； 在参数聚合过程中添加高斯噪声，增强聚合结果的隐私保护。

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