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龙图腾网恭喜北京南天软件有限公司;云南南天电子信息产业股份有限公司申请的专利一种漏洞检测方法、装置和存储介质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：CN112560049B 。

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：202011577796.9，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权一种漏洞检测方法、装置和存储介质是由冯继强;蒋磊;朱鲲鹏设计研发完成，并于2020-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种漏洞检测方法、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种漏洞检测方法、装置和存储介质，所述方法包括：获取待检测数据；所述待检测数据为二进制程序文件包括的汇编数据；运用预设的检测模型识别所述待检测数据，确定所述待检测数据中的漏洞数据；其中，所述预设的检测模型基于BERT神经网络、图神经网络和分类器训练得到；所述BERT神经网络，用于识别CFG中的汇编指令特征；所述图神经网络，用于识别所述CFG的图结构特征；所述分类器，用于基于汇编指令特征和图结构特征识别漏洞数据。

本发明授权一种漏洞检测方法、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种漏洞检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测数据；所述待检测数据为二进制程序文件包括的汇编数据；运用预设的检测模型识别所述待检测数据，确定所述待检测数据中的漏洞数据；其中，所述预设的检测模型基于BERT神经网络、图神经网络和分类器训练得到；所述BERT神经网络，用于识别CFG中的汇编指令特征；所述图神经网络，用于识别所述CFG的图结构特征；所述分类器，用于基于汇编指令特征和图结构特征识别漏洞数据；所述方法还包括：训练BERT神经网络、训练图神经网络、训练分类器；或者，所述方法包括：联合训练BERT神经网络、图神经网络、分类器；所述训练BERT神经网络，包括：获取训练数据集；所述训练数据集包括：至少一个CFG和每个CFG对应的标签；所述标签表征是否为漏洞；所述CFG包括：多CFG节点和CFG节点之间的边；所述CFG节点为汇编指令，所述边为转换指令；所述CFG基于使用反汇编程序将程序拆分确定的函数得到；将CFG节点中的汇编指令的令牌转换成独热编码后，输入BERT神经网络，并使用MLM作为任务进行训练，得到训练后的BERT神经网络作为预设的检测模型中的一部分；其中，训练BERT神经网络，包括：初始训练和二次训练；所述初始训练，包括：在BERT神经网络中，输入层随机屏蔽预设比例的输入，输出层预测原始输入，以在网络上执行初始训练；所述二次训练，包括：获得每个CFG节点的特征后，执行下一个CFG节点的预测任务，以将上游和下游节点与随机构建的CFG节点一同作为输入，以预测成对的CFG节点是否确实具有上游和下游关系。

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