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龙图腾网获悉华清未央(北京)科技有限公司申请的专利一种基于大模型的智能化漏洞挖掘平台构建方法及系统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：CN119760730B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510252427.9，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权一种基于大模型的智能化漏洞挖掘平台构建方法及系统是由朱文宇;何召阳;程亚皓;陈扬;孙景荣设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的智能化漏洞挖掘平台构建方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于大模型的智能化漏洞挖掘平台构建方法及系统。其中，通过智能化漏洞挖掘平台系统性识别和分析潜在安全风险，收集并识别存在安全风险的代码片段，整理为风险代码段落，识别目标代码段落，并确定已知漏洞，生成上下文信息，捕捉实际运行时的关键事件，记录真实执行路径和状态变化，生成动态执行轨迹，模拟不同路径，生成攻击向量路径，预测未知漏洞及其可信度评分，测试高可信度评分的预测结果，确认并生成真实漏洞信息，将这些信息记录至漏洞知识库，生成包含漏洞描述、影响范围、风险等级及修复建议的安全报告。本申请实施例提供的技术方案提高了软件系统中安全漏洞的检测准确性和效率。

本发明授权一种基于大模型的智能化漏洞挖掘平台构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的智能化漏洞挖掘平台构建方法，其特征在于，包括： 分析不同源代码库中收集到的代码片段，识别存在安全风险的代码片段并整理为风险代码段落； 分析所述风险代码段落，以识别出与常见漏洞特征相匹配的目标代码段落，得到所述目标代码段落的已知漏洞，根据所述已知漏洞，生成上下文信息，并捕捉所述目标代码段落的实际运行时的关键事件，生成动态执行轨迹； 利用大规模预训练模型结合强化学习算法模拟所述上下文信息和所述动态执行轨迹中不同的路径，并定义状态空间、动作空间和奖励函数，通过对抗性训练机制优化执行路径探索，以模拟不同环境下的攻击向量路径，根据所述攻击向量路径，预测分析所述目标代码段落中的未知漏洞，以生成预测结果和可信度评分； 基于预设的变异操作和覆盖率导向策略，测试所述可信度评分超过预设阈值的预测结果，以确认并生成真实漏洞信息； 将所述真实漏洞信息记录至漏洞知识库，以生成安全报告； 所述利用大规模预训练模型结合强化学习算法模拟所述上下文信息和所述动态执行轨迹中不同的路径，并定义状态空间、动作空间和奖励函数，通过对抗性训练机制优化执行路径探索，以模拟不同环境下的攻击向量路径，根据所述攻击向量路径，预测分析所述目标代码段落中的未知漏洞，以生成预测结果和可信度评分，包括： 利用大规模预训练模型编码处理所述上下文信息，得到上下文特征表示，并利用漏洞监控工具捕捉所述目标代码段落实际运行时的关键事件，记录所述目标代码段落的真实执行路径和状态变化，生成动态执行轨迹，利用时间序列分析技术细化处理所述动态执行轨迹，生成动态执行轨迹特征表示； 采用多模态融合方法融合所述上下文特征表示和所述动态执行轨迹特征表示，结合图神经网络捕捉所述目标代码段落的结构中的依赖关系，得到综合特征表示； 利用强化学习算法在所述综合特征表示的基础上，探索并优化所述目标代码段落的执行路径，得到执行路径探索，并定义状态空间、动作空间和奖励函数，通过对抗性训练机制优化执行路径探索，以模拟不同环境下的攻击向量路径； 根据所述攻击向量路径，结合变分自编码器对潜在的已知漏洞进行隐式建模，分析所述攻击向量路径在所述目标代码段落中的未知漏洞，得到预测结果； 基于所述预测结果，采用贝叶斯优化算法评估所述攻击向量路径的成功概率和所述大规模预训练模型预测的置信度，生成可信度评分。

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华清未央(北京)科技有限公司，其通讯地址为：100084 北京市海淀区中关村东路1号院3号楼11层1106；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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