浙江大学;杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院冯博获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学;杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院申请的专利一种针对二进制代码的漏洞检测方法、装置和设备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：CN119939590B 。
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：202411773747.0，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权一种针对二进制代码的漏洞检测方法、装置和设备是由冯博;郭胜贤;唐宁宁;任奎设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种针对二进制代码的漏洞检测方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种针对二进制代码的漏洞检测方法、装置和设备。包括：获取待检测代码，并基于待检测代码生成对应的扩展程序依赖图；识别扩展程序依赖图中潜在漏洞表现点和对应的潜在漏洞根源点，并基于潜在漏洞表现点和对应的潜在漏洞根源点，对扩展程序依赖图进行划分，得到至少一个扩展程序依赖子图；将扩展程序依赖子图输入至训练完备的图神经漏洞检测模型中，得到对应的漏洞检测结果，图神经漏洞检测模型，是基于预设的训练样本集训练得到的；训练样本集携带有漏洞真实性标签以及漏洞类型标签。采用本方法能够提高针对二进制代码的漏洞检测准确率和效率，并能准确定位漏洞，分析漏洞类型。
本发明授权一种针对二进制代码的漏洞检测方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种针对二进制代码的漏洞检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待检测代码，并基于所述待检测代码生成对应的扩展程序依赖图； 识别所述扩展程序依赖图中潜在漏洞表现点和对应的潜在漏洞根源点，并基于所述潜在漏洞表现点和对应的所述潜在漏洞根源点，对所述扩展程序依赖图进行划分，得到至少一个扩展程序依赖子图； 将所述扩展程序依赖子图输入至训练完备的图神经漏洞检测模型中，得到对应的漏洞检测结果，其中，所述漏洞检测结果包括漏洞类型和漏洞真实性结果；所述图神经漏洞检测模型，是基于预设的训练样本集训练得到的；所述训练样本集携带有漏洞真实性标签以及漏洞类型标签。
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浙江大学;杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院，其通讯地址为：310013 浙江省杭州市西湖区浙大路38号浙江大学玉泉校区；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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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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