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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利多视图融合的源代码逻辑漏洞检测方法、系统和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：CN119670101B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202411987591.6，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权多视图融合的源代码逻辑漏洞检测方法、系统和装置是由章程;余亚龙设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本多视图融合的源代码逻辑漏洞检测方法、系统和装置在说明书摘要公布了：本发明属于软件安全测试领域，具体涉及一种多视图融合的源代码逻辑漏洞检测方法、系统和装置。该方法包括：将软件源代码编码为包含树视图和流视图的特征信息的融合特征向量；S2：获取大量融合特征向量，人工添加表征是否存在漏洞的标签信息后构成样本数据集；S3：选择交叉熵损失作为损失函数，将样本数据集分为训练集和测试集，对CNN模型进行训练和测试，保存满足要求的网络模型的模型参数；S4：将保存的网络模型作为漏洞检测模型，并用于对待识别的软件源代码编码后的融合特征向量进行漏洞检测。本发明解决了现有基于图特征的漏洞检测方案无法充分提取并利用软件代码属性图中的特征信息，进而导致漏洞检测精度和效率不足的问题。

本发明授权多视图融合的源代码逻辑漏洞检测方法、系统和装置在权利要求书中公布了：1.一种多视图融合的源代码逻辑漏洞检测方法，其特征在于，其包括如下步骤： S1：将软件源代码编码为包含树视图和流视图的特征信息的融合特征向量，过程包括： S11：根据软件源代码生成代码属性图CPG； S12：从CPG中抽取出对应的边和节点分别构造成抽象语法树AST、控制流图CFG和程序依赖图PDG； S13：按照预设的规则，在所述抽象语法树AST中的节点间增加表征返回、循环和跳转操作的附加边，进而得到增强语法树EAST； S14：将增强语法树EAST作为树视图，并通过预训练的代码语义编码模型生成对应的树视图特征； S15：将控制流图CFG和程序依赖图PDG作为流视图，并通过预训练的代码语义编码模型生成对应的流视图特征； S16：将所述树视图和所述流视图的特征向量进行平均池化后拼接，进而得到所需的融合特征向量； S2：获取由软件代码转换出的融合特征向量，人工添加表征是否存在漏洞的标签信息后作为样本数据，进而构成所需的样本数据集； S3：选择交叉熵损失作为损失函数，将样本数据集分为训练集和测试集，并用于对一个CNN模型进行训练和测试，保存满足性能指标要求的网络模型的模型参数； S4：将保存的网络模型作为漏洞检测模型，待识别的软件源代码编码为对应的融合特征向量后输入到所述漏洞检测模型，进而实现漏洞检测。

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