浙江鹏信信息科技股份有限公司马峰获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江鹏信信息科技股份有限公司申请的专利基于动静结合的SCA组件智能分析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:CN120124074B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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:202510601260.2,技术领域涉及:G06F21/57;该发明授权基于动静结合的SCA组件智能分析方法及系统是由马峰;张政熠;国毓芯;陈晓莉;谢毅嘉;林建洪设计研发完成,并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于动静结合的SCA组件智能分析方法及系统在说明书摘要公布了:本发明属于软件安全技术领域,具体涉及基于动静结合的SCA组件智能分析方法及系统,其方法包括:采集目标应用的底层数据;底层数据包括静态数据和动态数据;分别对采集的静态数据和动态数据进行数据标准化处理,得到标准化静态数据和标准化动态数据;对标准化静态数据进行静态分析,得到目标应用相关组件成分的第一概率得分;对标准化动态数据进行动态分析,得到目标应用相关组件成分的第二概率得分;对目标应用相关组件成分的第一概率得分和第二概率得分进行加权计算,得出目标应用对应的目标组件成分;上报目标组件成分并分析其对应的漏洞。本发明基于动态与静态双维度的智能研判,以分析目标软件所应用的组件成分与漏洞信息,有效提升软件安全。
本发明授权基于动静结合的SCA组件智能分析方法及系统在权利要求书中公布了:1.基于动静结合的SCA组件智能分析方法,其特征在于,包括以下步骤: S1、采集目标应用的底层数据;其中,底层数据包括静态数据和动态数据; S2、分别对采集的静态数据和动态数据进行数据标准化处理,得到标准化静态数据和标准化动态数据; S3、对标准化静态数据进行静态分析,得到目标应用相关组件成分的第一概率得分; 对标准化动态数据进行动态分析,得到目标应用相关组件成分的第二概率得分; 其中,所述步骤S3中静态分析的过程包括: 基于标准化静态数据构建包含表、文件、列和实体的异构图,采用多关系图卷积层捕获跨模态关联,并引入异常注意力门控机制,经三阶衰减聚合策略融合局部特征,输入基于异常传播算法的图神经网络中,输出异常特征矩阵; 基于异常特征矩阵进行多维异常评分,得到目标应用相关组件成分的第一概率得分;所述第一概率得分为: ; 其中,、、分别为权重系数,、、分别为模式偏离度、内容关联度、关联异常度; ;其中,max为异常特征矩阵与正常序列的相似度最大值; ;其中,为异常特征矩阵与正常序列的重构误差,为异常特征矩阵与正常序列的距离; ;其中,为与节点i直接相连的节点数量,为取j为正整数的集合,为通过向量内积计算的节点i与节点j之间的交叉得分,i、j为异常特征矩阵的行、列; 所述步骤S3中动态分析的过程包括: 利用流式处理引擎处理多模态动态数据得到的标准化动态数据,结合注意力机制融合异构数据;接着采用滑动窗口监测数据分布漂移,触发基于注意力机制的长短期记忆神经网络LSTM在线学习模型微调,同步运用时间衰减策略动态调整异常阈值,该异常阈值即为目标应用相关组件成分的第二概率得分; S4、对目标应用相关组件成分的第一概率得分和第二概率得分进行加权计算,得出目标应用对应的目标组件成分; S5、上报目标组件成分并分析其对应的漏洞。
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