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龙图腾网恭喜山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利一种基于图表示和稀疏Transformer的高阶漏洞检测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：CN118761063B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411251863.6，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权一种基于图表示和稀疏Transformer的高阶漏洞检测方法及系统是由李鑫;赵成晓;赵大伟;徐丽娟;仝丰华;周洋;于福强设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图表示和稀疏Transformer的高阶漏洞检测方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于图表示和稀疏Transformer的高阶漏洞检测方法及系统，涉及信息安全检测技术领域，包括：获取模块程序源代码的字符流数据；对所述字符流数据进行词法分析，将全局变量或用户控制的输入的变量持久化存储的变量信息保存到数据表中；生成每个源代码的代码属性图，通过查找数据表持久化存储的变量信息，生成程序之间的持久化存储数据流关系；将持久化存储数据流关系输入GNN模块中学习图中节点的信息，得到节点的嵌入向量；将节点的嵌入向量再输入到具有稀疏注意力Transformer模块中，利用基于阈值的剪枝句子修剪算法在Transformer中逐层修剪句子，并进行注意力稀疏化，自适应地删除不相关句子，将高阶漏洞转化为低阶漏洞。

本发明授权一种基于图表示和稀疏Transformer的高阶漏洞检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图表示和稀疏Transformer的高阶漏洞检测方法，其特征在于，包括：获取模块程序源代码的字符流数据；对所述字符流数据进行词法分析，将全局变量或用户控制的输入的变量持久化存储的变量信息保存到数据表中；生成每个源代码的代码属性图，通过查找数据表持久化存储的变量信息，生成程序之间的持久化存储数据流关系；将持久化存储数据流关系输入GNN模块中学习图中节点的信息，得到节点的嵌入向量；将节点的嵌入向量再输入到具有稀疏注意力Transformer模块中，利用基于阈值的剪枝句子修剪算法在Transformer中逐层修剪句子，并进行注意力稀疏化，自适应地删除不相关句子，将高阶漏洞转化为低阶漏洞。

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山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区科院路19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”。