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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司电力科学研究院申请的专利基于深度图推理的软件安全隐式威胁主动识别方法、装置和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：CN118761059B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202410911963.0，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权基于深度图推理的软件安全隐式威胁主动识别方法、装置和介质是由孙歆;戴桦;韩嘉佳;汪自翔;李沁园;吕磅;汪溢镭;孙昌华;王译锋;钱锦设计研发完成，并于2024-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度图推理的软件安全隐式威胁主动识别方法、装置和介质在说明书摘要公布了：本发明为基于深度图推理的软件安全隐式威胁主动识别方法、装置和介质，针对现有识别方法不准确的问题，提供一种基于深度图推理的软件安全隐式威胁主动识别方法，包括如下步骤：通过反汇编算法得到指令超集；通过构建基于指令嵌入的节点属性特征提取模型，获得指令序列的语义表征；通过构建的指令流图，获得图表征向量；通过向图神经网络引入得到的语义表征，获得面向软件安全隐式威胁的深度图推理模型，将语义表征、图表征向量输入构建的深度图推理模型进行分类，获得指令的有效性；通过测试被判定为无效冗余的指令能否形成完整且不影响程序执行的功能来判断是否为隐式威胁。本申请融合指令序列语义特征和指令流图，并结合循环神经网络、图神经网络显著提升判定的精度。

本发明授权基于深度图推理的软件安全隐式威胁主动识别方法、装置和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度图推理的软件安全隐式威胁主动识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，通过反汇编算法将待检测的软件代码转换为指令超集，该指令超集为包含所有真实指令和冗余指令的初始集合； S2，通过构建基于指令嵌入的节点属性特征提取模型，获得指令序列的语义表征，包括： 从指令超集中提取指令元数据，将指令元数据转换为特征向量，通过循环神经网络对获得的特征向量循环学习，得到指令序列的语义表征； S3，通过构建二进制的指令流图，获得图表征向量，包括： 将得到的指令超集或指令元数据中的每条指令作为该指令流图的一个节点，将各指令间的关系作为指令流图的边，将指令流图输入到图注意力模型，获得图表征向量； S4，通过向图神经网络引入得到的语义表征，获得面向软件安全隐式威胁的深度图推理模型，将语义表征、图表征向量输入构建的深度图推理模型进行分类，获得指令的有效性；所述深度图推理模型的表达式为： 其中，是第l层节点vi的d2维隐藏状态；hi l+1是第l+1层节点vi的d2维隐藏状态；是第l层节点vi相邻节点的d2维隐藏状态；表示关系r∈R下节点vi的相邻索引的集合；表示中的节点数；是关系r∈R在第l层的权重矩阵；是第l层中节点本身的权重矩阵； S5，通过测试被判定为无效冗余的指令能否形成完整且不影响程序执行的功能来判断是否为隐式威胁。

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