北京航空航天大学;北京航空航天大学杭州创新研究院孙海龙获国家专利权
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龙图腾网获悉北京航空航天大学;北京航空航天大学杭州创新研究院申请的专利一种基于大模型的漏洞定位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：CN119830300B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411911244.5，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权一种基于大模型的漏洞定位方法是由孙海龙;高祥;田文通设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于大模型的漏洞定位方法在说明书摘要公布了：一种基于大模型的漏洞定位方法，其特征在于，采用了用于漏洞定位的工具LIVL，步骤为：S1、使用信息聚合器和语法高亮器增强漏洞定位。S2、使用分布外检测算法来弥合域内和域外漏洞定位的差距。S3、在分布内和分布外数据上进行决策。本发明能够提高漏洞检测的准确性，增强域外数据处理能力，模型泛化能力得到提升，并且减少误报和误判的可能性。
本发明授权一种基于大模型的漏洞定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的漏洞定位方法，其特征在于，采用了用于漏洞定位的工具LIVL，LIVL包括两个主要模块：增强型漏洞定位的信息聚合器和语法高亮器，以及用于检测分布外数据的算法模块； 所述的方法包括以下步骤： S1、使用信息聚合器和语法高亮器增强漏洞定位；首先，LIVL从大语言模型中提取出包含有语义信息的隐藏状态，通过输入经过分词的源代码；之后信息聚合器用于整合单行代码中的所有代码元素信息，语法高亮器负责突出关键代码元素，判断该行是否包含漏洞； S2、使用分布外检测算法来弥合域内和域外漏洞定位的差距；在推理阶段，LIVL设计了分布外检测器，用于评估漏洞是否属于微调模型已知范围，即是否属于分布内漏洞；该检测器通过KNN方法分析先前在微调训练数据集中获得的增强型行级表示进行评估；基于该评估结果，LIVL将指导是使用增强的微调模型还是预训练的大语言模型进行预测； S3、在分布内和分布外数据上进行决策；如果漏洞函数属于一致的分布范围内，LIVL将交由微调模型处理，并最终为每一行生成漏洞概率；否则，对于分布外的数据，LIVL将直接使用大语言模型并结合思维链进行推理。
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