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申请/专利权人：重庆赛力斯凤凰智创科技有限公司

摘要：本申请涉及代码检测技术领域，提供了一种规则集合的确定方法及装置。该方法包括：获取待整合的多个标准规则集；对每个规则作为目标规则执行冲突检查，得到对应目标规则的保留规则；汇总所有保留规则，得到目标规则集；冲突检查包括：将所有标准规则集中除了目标规则外的其他规则作为参考规则；将目标规则分别与每个参考规则进行内容对比，判断是否存在参考规则与目标规则存在规则冲突，并确定保留规则。本申请对每个规则进行冲突检查，从规则冲突的多个规则中确定一个保留规则，最后将所有保留规则汇总得到目标规则集，保留规则之间不存在规则冲突，利用目标规则集进行静态检查能够获得清晰直观的检测结果，为开发人员提供有效的信息参考。

主权项：1.一种规则集合的确定方法，其特征在于，包括：获取待整合的多个标准规则集；遍历所有所述标准规则集中的每个规则，对每个所述规则作为目标规则执行冲突检查，得到对应所述目标规则的保留规则；汇总所有所述保留规则，得到目标规则集，以用于对待测程序代码进行静态检查；所述冲突检查包括：将所有所述标准规则集中除了所述目标规则外的其他所述规则作为参考规则；将所述目标规则分别与每个所述参考规则进行内容对比，判断是否存在所述参考规则与所述目标规则存在规则冲突；若否，将所述目标规则作为所述保留规则；若是，根据预设保留原则，在发生规则冲突的所述参考规则和所述目标规则中确定一条所述规则作为所述保留规则；遍历所有所述标准规则集中的每个规则，对每个所述规则作为目标规则执行冲突检查，得到对应所述目标规则的保留规则的过程，包括；遍历所有所述标准规则集中的每个规则，利用已训练的冲突检查神经网络模型对每个所述规则作为目标规则执行冲突检查，得到对应所述目标规则的保留规则；所述冲突检查神经网络模型的训练过程包括：获取初始神经网络模型；获取训练样本；所述训练样本包括正样本和负样本，所述正样本包括第一目标规则样本和与所述第一目标规则样本存在规则冲突的第一参考规则样本，所述负样本包括第二目标规则样本和与所述第二目标规则样本不存在规则冲突的第二参考规则样本；利用所述训练样本对所述初始神经网络模型进行训练，直至所述初始神经网络模型的训练结果满足预设训练标准，将训练后的所述初始神经网络模型确定为所述冲突检查神经网络模型；所述第一目标规则样本包括目标规则对象、目标检测参数、所述目标检测参数对应的目标数值范围，所述第一参考规则样本包括参考规则对象、参考检测参数、所述参考检测参数对应的参考数值范围；所述正样本包括第一正样本、第二正样本、第三正样本中的一个或多个，其中：所述第一正样本中，所述目标规则对象与所述参考规则对象相同，所述目标检测参数与所述参考检测参数相同，所述目标数值范围与所述参考数值范围无交集；所述第二正样本中，所述目标规则对象与所述参考规则对象相同，所述目标检测参数与所述参考检测参数相同，所述目标数值范围与所述参考数值范围不同；所述第三正样本中，所述目标规则对象与所述参考规则对象相同，所述目标检测参数与所述参考检测参数不同，所述目标检测参数的所述目标数值范围对应所述参考检测参数所在的目标参考范围超出所述参考数值范围。

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