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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种代码预训练模型未授权数据的检测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：CN119357926B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411469721.7，技术领域涉及：G06F21/12；该发明授权一种代码预训练模型未授权数据的检测方法是由李辉;张晟;纪荣嵘设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种代码预训练模型未授权数据的检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种代码预训练模型未授权数据的检测方法，包括以下步骤：S1、对代码数据进行采样及预处理；S2、针对代码的目标模型，训练一个影子模型来模拟目标模型的行为；S3、采用信号抽取器，提取代码的目标模型和影子模型的预训练任务的信号，针对不同预训练任务的损失，作为后续加权分类模型的特征输入，用于后续的推理；S4、采用难易度矫正模型，对信号抽取器输出的信号进行难易度矫正，用于使信号抽取器输出的信号不受样本难易度的干扰；S5、采用加权分类模型学习信号抽取器的输出信号及难易度矫正模型矫正后的多种信号，并给出预训练模型是否使用过某条未授权数据的判断。

本发明授权一种代码预训练模型未授权数据的检测方法在权利要求书中公布了：1.一种代码预训练模型未授权数据的检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对代码数据进行采样及预处理； S2、针对代码的目标模型，训练一个影子模型来模拟目标模型的行为； 步骤S2中所述影子模型从代码数据集全体重采样子数据集，并通过与目标模型相同的任务进行训练，以模拟目标模型的行为；其中，通过采样一个影子数据集以训练影子模型，影子模型的成员数据和非成员数据已知，在黑盒环境中使用影子模型替代目标模型并推断代码的成员状态； S3、采用信号抽取器，提取代码的目标模型和影子模型的预训练任务的信号，针对不同预训练任务的损失，作为后续加权分类模型的特征输入，用于后续的推理； S4、采用难易度矫正模型，对信号抽取器输出的信号进行难易度矫正，用于使信号抽取器输出的信号不受样本难易度的干扰； 步骤S4中所述难易度矫正模型采用与目标模型相同的模型架构，难易度矫正模型用于确定样本的难度，并使用与影子模型数据集和目标模型数据集不相交的数据集进行预训练，预训练任务与目标模型相同，矫正过程的具体计算公式为： 其中，表示第i个样本的最终校准值；表示目标模型或影子模型的信号；表示难易度矫正模型的信号；∈与相加不等于零； S5、采用加权分类模型学习信号抽取器的输出信号及难易度矫正模型矫正后的多种信号，并给出预训练模型是否使用过某条未授权数据的判断； 步骤S5中，所述加权分类模型的损失函数的计算公式为： Lθ,m,n＝α-Cm+Cn， 其中，Lθ,m,n为加权分类模型的损失函数，根据成员样本与非成员样本来拟合模型参数；θ为模型参数；m为成员样本；n为非成员样本；Cm为加权分类模型对于成员样本的输出；Cn为加权分类模型对于非成员样本的输出；α是一个超参数。

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