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龙图腾网获悉武汉市教云慧智信息技术有限公司申请的专利基于深度学习的跨文件调用漏洞挖掘方法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：CN115906101B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202211558862.7，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权基于深度学习的跨文件调用漏洞挖掘方法是由李涛设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的跨文件调用漏洞挖掘方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的跨文件调用漏洞挖掘方法，该方法包括以下步骤：1将待检测的当前文件的源代码转换为程序依赖图；2在程序依赖图的基础上遍历图节点，通过图节点信息观察函数调用关系，融合当前文件与被调用文件的图特征为PDGcross特征；3将PDGcross特征处理为特征矩阵，为每一矩阵贴上漏洞标签，生成训练样本；4利用神经网络在含有标签的数据集上训练出分类模型，进行漏洞检测与漏洞类别的预测。本发明方法在检测未知漏洞时，在检测多文件调用漏洞方面具有优良的识别率和准确率。

本发明授权基于深度学习的跨文件调用漏洞挖掘方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的跨文件调用漏洞挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤： 1将待检测的当前文件的源代码转换为程序依赖图； 所述程序依赖图包括控制依赖图和数据依赖图； 2在程序依赖图的基础上遍历图节点，通过图节点信息观察函数调用关系，融合当前文件与被调用文件的图特征为PDGcross特征； 具体如下： 2.1在程序依赖图的基础上遍历图节点，判断当前文件代码中有无跨文件的函数调用事件；若无则不做处理，若有函数调用事件，则确定被调用文件，将被调用文件划分在当前文件的代码群中； 2.2在当前文件所拥有的代码群中，通过数据流分析和控制流分析，融合被调用文件的节点，通过节点间数据依赖关系和控制依赖关系添加边信息，为当前文件形成一个新的跨文件图表征； 所述边信息为：在构建代码群时的过程中，用字典的形式来存储任一单文件内的方法和声明方法的节点地址，即字典名{方法名：节点地址}；在产生调用关系之后，查找被调用文件中该方法的节点地址，最后存储为{调用节点地址：被调用地址}的格式，即为图融合中需要新增的边信息； 3将PDGcross特征处理为特征矩阵，为每一矩阵贴上漏洞标签，生成训练样本； 漏洞标签按照文件是否含有漏洞为该文件对应的特征矩阵添加相应的标签，1为有漏洞，0为无漏洞； 4利用神经网络在含有标签的数据集上训练出分类模型，进行漏洞检测与漏洞类别的预测。

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