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龙图腾网恭喜深圳大学申请的专利软件漏洞检测方法和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：CN119293802B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411796694.4，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权软件漏洞检测方法和装置是由毛斐巧;杜星扬;袁膺翔;白一凡;郭嘉锋;杜智华设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本软件漏洞检测方法和装置在说明书摘要公布了：本公开提供一种软件漏洞检测方法和装置，包括：获得待检测软件源代码文件，生成待检测软件源代码文件的方法代码漏洞特征向量数据，将方法代码漏洞特征向量数据输入至预先训练好的软件漏洞检测模型，得到并输出待检测软件源代码文件的漏洞检测结果，其中，软件漏洞检测模型的基础网络为结合了双向门控循环单元和注意力机制的神经网络模型BiGRU‑ATT，且软件漏洞检测模型为BiGRU‑ATT学习预测软件源代码文件样本对应的漏洞检测结果的预测能力而得到的。实现了以较低的时间成本，更高的检测性能，直接自动地从实际软件源代码中检测出更丰富类型的漏洞的技术效果。

本发明授权软件漏洞检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种软件漏洞检测方法，其特征在于，所述方法包括：获得待检测软件源代码文件；生成所述待检测软件源代码文件的方法代码漏洞特征向量数据；将所述方法代码漏洞特征向量数据输入至预先训练好的软件漏洞检测模型，得到并输出所述待检测软件源代码文件的漏洞检测结果；其中，所述软件漏洞检测模型的基础网络为结合了双向门控循环单元和注意力机制的神经网络模型BiGRU-ATT，且所述软件漏洞检测模型为所述BiGRU-ATT学习预测软件源代码文件样本对应的漏洞检测结果的预测能力而得到的，所述BiGRU-ATT包括BiGRU层、注意力机制、全连接层以及激活函数层，所述BiGRU层用于对所述方法代码漏洞特征向量数据进行编码，并通过前后两个方向的GRU得到两个隐藏状态，且对所述两个隐藏状态进行拼接，所述注意力机制用于将每个时刻的拼接后的隐藏状态进行加权求和，得到序列表示，所述全连接层用于对所述序列表示进行线性变换，所述激活函数层用于对线性变换结果进行激活，得到漏洞检测结果，所述注意力机制包括全连接层、展平层、注意力层、重复输入层、转置层、乘法层和求和层，所述BiGRU层的输出依次经过所述注意力机制的全连接层和展平层，得到注意力权重向量，所述注意力层用于对所述向量进行softmax操作，得到注意力权重向量，所述重复输入层用于将所述向量进行重复操作，直至得到与所述BiGRU层输出的隐藏状态的形状相匹配的输出，所述转置层用于将所述重复输入层的输出向量进行转置操作，所述乘法层用于将所述转置层的输出与所述BiGRU层的输出进行按元素乘法，得到加权后的隐藏状态表示，所述求和层用于将所述加权后的隐藏状态表示沿着时间步的维度进行求和，得到所述序列表示。

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