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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于深度学习的自适应软件漏洞修复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：CN120086865B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510577944.3，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权基于深度学习的自适应软件漏洞修复系统是由温沙蒙设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的自适应软件漏洞修复系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的自适应软件漏洞修复系统，包括多模态特征融合引擎、时空联合建模模块、漏洞修复策略生成器、跨语言表示模型。所述多模态特征融合引擎生成代码的混合特征向量，输入时空联合建模模块，捕捉代码结构与时序依赖，识别风险特征；漏洞修复策略生成器基于风险特征生成修复方案，并通过静态验证优化；跨语言表示模块利用新增样本进行反馈训练，并输出最终的检测结果与修复方案。本发明能够精准地定位漏洞触发点，并提取出所有相关联的代码片段，为后续的漏洞分析提供了坚实的基础，修复后的代码既符合语法规则又保持了原有的语义一致性。

本发明授权基于深度学习的自适应软件漏洞修复系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的自适应软件漏洞修复系统，其特征在于，包括多模态特征融合引擎、时空联合建模模块、漏洞修复策略生成器和跨语言表示模型； 所述多模态特征融合引擎生成代码的混合特征向量，输入时空联合建模模块，捕捉代码结构与时序依赖，识别风险特征；漏洞修复策略生成器基于风险特征生成修复方案，并通过静态验证优化；跨语言表示模块利用新增样本进行反馈训练，并输出最终的检测结果与修复方案； 所述多模态特征融合引擎：通过语法感知的代码切片、上下文敏感的控制流图构建和类型标注的抽象语法树解析，生成多维混合特征向量； 时空联合建模模块：用于捕捉代码的结构特征与执行路径的时序依赖关系，混合特征向量通过融合图卷积网络与空洞卷积网络的双通道并行架构，双通道输出结果合并后，经过可微分神经架构搜索的动态注意力机制，输出得到融合图结构与时序特征的联合表示向量，代表风险代码区域，并通过分类器输出检测结果； 漏洞修复策略生成器：当检测结果为存在漏洞时，用于生成符合语法规则且语义一致的修复方案，基于约束条件的序列生成模型，集成强化学习的策略优化和代码静态验证机制；漏洞修复策略生成器通过输入时空联合建模模块输出的联合表示向量，输出得到符合语法约束且通过静态验证的修复方案； 跨语言表示模块：支持多语言的代码特征向量空间对齐，输出最终的检测结果与修复方案，并通过输入新增漏洞样本、误报、漏报案例及对抗样本，进行增量式知识蒸馏和对抗性样本训练。

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杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158号；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”。