买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国科学院信息工程研究所申请的专利一种基于深度学习的优化代码反编译方法和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：CN114691151B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202210271791.6，技术领域涉及：G06F8/53；该发明授权一种基于深度学习的优化代码反编译方法和系统是由梁瑞刚;曹颖;陈恺设计研发完成，并于2022-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的优化代码反编译方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的优化代码反编译方法和系统。该方法的步骤包括：利用低级编程语言LPL和高级编程语言HPL获取低级中间语言LIR和高级中间语言HIR，作为训练数据集；利用训练数据集训练深度学习模型，学习LIR和HIR之间的映射规则，利用训练完成的深度学习模型，将待进行反编译的LPL的LIR翻译为HIR；对深度学习模型得到的HIR进行数据流恢复和控制结构恢复，生成HPL代码；利用相似性匹配算法寻找与生成的HPL代码相似的有源码代码，将有源码代码中的语义信息迁移到生成的HPL代码中。本发明可以自动将LPL转换为HPL，针对优化和不优化的二进制反编译都具有较高的准确性。

本发明授权一种基于深度学习的优化代码反编译方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的优化代码反编译方法，其特征在于，包括以下步骤： 利用低级编程语言LPL和高级编程语言HPL获取低级中间语言LIR和高级中间语言HIR，作为训练数据集； 利用训练数据集训练深度学习模型，学习LIR和HIR之间的映射规则，利用训练完成的深度学习模型，将待进行反编译的LPL的LIR翻译为HIR； 对深度学习模型得到的HIR进行数据流恢复和控制结构恢复，生成HPL代码； 利用相似性匹配算法寻找与生成的HPL代码相似的有源码代码，将有源码代码中的语义信息迁移到生成的HPL代码中； 所述利用相似性匹配算法寻找与生成的HPL代码相似的有源码代码，将有源码代码中的语义信息迁移到生成的HPL代码中，包括： 利用相似性匹配算法在开源项目中找到与生成的HPL代码相似的函数Psrc，包括：将待恢复的函数Pdes编码为一个向量，并将该向量与候选数据集中的函数向量进行比较，从候选数据集中选取最接近的函数Psrc； 对于函数Pdes和函数Psrc分别构建抽象语法树，然后提取其上下文特征，对于Pdes中的变量，在Psrc中寻找与其具有相似特征的变量，将所述具有相似特征的变量的语义信息迁移到Pdes的对应变量中，最终得到恢复语义信息的Pdes。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院信息工程研究所，其通讯地址为：100093 北京市海淀区闵庄路甲89号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。