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公开（公告）号CN122904291A | 申请号CN202611226982.5 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人随充充（上海）智能科技有限公司 |
分类号G06F21/57(2013.01), G06F8/41(2018.01), G06F11/3668(2025.01), G06N3/042(2023.01), G06N3/0442(2023.01), G06N3/045(2023.01), G06N3/0464(2023.01), G06N3/048(2023.01), G06F18/213(2023.01), G06F18/2433(2023.01), G06F18/25(2023.01), G06F123/02(2023.01) | 申请日2026-08-13 | 公开日2026-10-13 |
发布日期2026-10-13 | 文档 ID84538566252000003 | 源数据页码333 |
专利语言zh | ||
本申请公开了一种基于双向控制流门控图神经网络的代码缺陷检测方法。该方法包括：解析源代码以提取基本块并编码初始特征向量；提取控制流路径与数据依赖关系构建有向边；聚合前向与后向传播消息；融合特征向量并通过门控单元更新；利用自注意力机制生成系统级特征向量；输出缺陷判定概率并逆向输出位置信息。本申请能够实现有效抑制旁支代码噪声累积并克服图神经网络深层特征融合过平滑问题，增强控制流图代码语义表示与漏洞特征提取能力，提升跨函数静态缺陷检测准确率，并直接赋予代码级别的可解释性自动定位功能。
附图 1