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申请/专利权人：浙江御安信息技术有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的程序源代码自动化漏洞修复方法，旨在提升修复准确性与效率，尤其适用于大规模复杂软件系统。方法包含预处理、训练及预测与修补三个关键阶段。在预处理阶段，提取代码定义‑使用链并优化代码语义理解。训练阶段采用Transformer‑XL模型，先在通用bug修复数据集上预训练，再在漏洞修复数据集上微调，确保模型处理长代码序列并保持上下文连续性。在预测与修补阶段，利用Transformer‑XL分析代码并生成潜在修复方案，结合语法检查和静态分析以确保补丁质量。本发明提供了适应多种软件环境的自动化漏洞修复方案，增强了模型对复杂代码结构的理解，提升了实际应用中的可靠性与实用性。
主权项：1.一种基于深度学习的程序源代码自动化漏洞修复方法，其特征在于：预处理阶段，包括从bug修复和漏洞修复数据集中提取代码更改的上下文信息，并进行基于数据流依赖性的规范化和抽象处理，以优化训练数据量；训练阶段，包括在bug修复数据集上进行预训练，以及在漏洞修复数据集上进行模型微调，以适应特定类型的漏洞修复任务；预测和修补阶段，包括对输入的易受攻击文件进行分析，定位潜在的可疑代码，并基于模型训练提出修复建议。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江御安信息技术有限公司 一种基于深度学习的程序源代码自动化漏洞修复方法
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