买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜北京中科卓信软件测评技术中心申请的专利一种抗干扰的基于深度学习源代码漏洞检测方法及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：CN119576747B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202510139991.X，技术领域涉及：G06F11/362；该发明授权一种抗干扰的基于深度学习源代码漏洞检测方法及装置是由李远金;黄楚皓;高利文;程超;刘高天;程泽凯;蒋建春;胡陈勇;黄鹂设计研发完成，并于2025-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种抗干扰的基于深度学习源代码漏洞检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公布了一种抗干扰的基于深度学习源代码漏洞检测方法及装置，包括神经元偏差异常程度计算模块、神经元偏差异常程度调控模块、实时验证与更新参数模块；通过在深度学习神经网络模型上增加深度学习网络结构防御层，构建抗干扰的基于深度学习的源代码漏洞检测网络模型，自适应地调整神经元抑制概率和动态调整神经元的激活概率，增强模型的在扰动情况下的源代码检测效果，降低模型检测的漏检率。

本发明授权一种抗干扰的基于深度学习源代码漏洞检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种抗干扰的基于深度学习源代码漏洞检测方法，其特征在于，通过在深度学习神经网络模型上增加深度学习网络结构防御层，构建抗干扰的基于深度学习的源代码漏洞检测网络模型，自适应地调整神经元抑制概率和动态调整神经元的激活概率，增强模型的在扰动情况下的源代码检测效果；包括如下步骤：1）构建包含已知漏洞的源代码数据集及代码扰动策略库；2）在深度学习神经网络模型上增加深度学习网络结构防御层，构建抗干扰的基于深度学习的源代码漏洞检测网络模型，基于神经元异常偏差程度与随机优化进行动态防御；包括：21）获取源代码漏洞检测网络模型的隐藏层数据的神经元激活值，基于隐藏层的神经元偏差异常程度计算防御层的神经元激活值；22）设计决策参数，利用神经元偏差异常程度值筛选并调整异常神经元；异常神经元的调整方法包括：基于神经元偏差异常程度的动态调整和随机调整；其中，基于神经元偏差异常程度的动态调整包括：根据神经元偏差异常程度值生成相应的位置掩码矩阵emask；判断每个位置的偏差程度是否异常；动态生成激活掩码和抑制掩码，用于控制活跃神经元或低响应的神经元是否需要调整；基于三西格玛准则动态调整神经元偏差异常程度值；3）基于源代码数据进行模型训练，并实时调整偏差系数以及激活抑制概率；包括：31）计算当前损失值；通过损失函数对模型的预测性能进行定量评估，衡量模型输出与真实标签之间的匹配程度；32）自适应调整激活与抑制概率；基于损失值的相对变化，动态调控模型的激活概率与抑制概率，通过迭代的方式使模型在学习过程适应数据分布的变化；33）优化权重因子；采用基于神经元偏差异常程度的自适应调整算法，根据神经元偏差变化，自适应地调整权重，从而平衡模型的收敛速度与稳定性；34）模型训练；将上述步骤31）至33）集成到源代码检查模型的训练循环中，利用构建的源代码数据集进行迭代训练，得到训练好的深度学习模型，即训练好的抗干扰的基于深度学习的源代码漏洞检测网络模型；4）利用扰动代码数据集对源代码检测模型进行测试验证；通过上述步骤，实现抗干扰的基于深度学习的源代码漏洞检测。

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北京中科卓信软件测评技术中心，其通讯地址为：100195 北京市海淀区闵庄路3号102幢二层207室；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”。