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龙图腾网获悉上海交通大学;公安部第三研究所申请的专利一种基于学习模型可触发性的代码语义冗余度量验证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：CN116301875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211088884.1，技术领域涉及：G06F8/41；该发明授权一种基于学习模型可触发性的代码语义冗余度量验证方法是由伍军;邵长捷;裴蓓;李高磊;林夕设计研发完成，并于2022-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于学习模型可触发性的代码语义冗余度量验证方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于学习模型可触发性的代码语义冗余度量验证方法，包括以下步骤：合成混合代码数据集，包含恶意代码和非恶意代码，将该混合代码数据集分为训练集和测试集；在训练集中插入触发器并作为第一训练集，对第一训练集进行代码语义表征，利用对抗扰动投毒，获取中毒的代码语义表征结果，并将中毒的代码语义表征结果处理为特征向量，将该特征向量输入良性神经网络模型进行训练，获取后门神经网络模型；在测试集中插入触发器，获取第一测试集，对第一测试集进行处理后，输入到后门神经网络模型中，根据后门神经网络模型的输出结果验证输入样本中是否包含语义冗余空间。与现有技术相比，该发明能够准确验证并度量代码数据的语义冗余空间。

本发明授权一种基于学习模型可触发性的代码语义冗余度量验证方法在权利要求书中公布了：1.一种基于学习模型可触发性的代码语义冗余度量验证方法，其特征在于，用于对从目标代码数据转化到特征向量的过程中所产生的语义冗余空间进行验证和度量，包括以下步骤： S1：生成混合代码数据集，该混合代码数据集包括非恶意代码数据集和恶意代码数据集，将该混合代码数据集分为训练集和测试集； S2：在训练集中插入触发器并作为第一训练集，对第一训练集进行代码语义表征，在代码语义表征过程中进行投毒，获取中毒的代码语义表征结果，并将中毒的代码语义表征结果处理为特征向量，将该特征向量输入良性神经网络模型进行训练，获取后门神经网络模型； S3：在测试集中插入触发器，获取第一测试集，对第一测试集依次进行代码语义表征和处理操作后，输入后门神经网络模型，根据后门神经网络模型的输出结果判断从目标代码数据转化到特征向量的过程中是否产生语义冗余空间； 所述S2包括以下步骤： S2.1：遍历训练集中所有的代码数据，确定插入触发器的代码数据，并将触发器插入该代码数据的语义冗余空间，获取第一训练集； S2.2：对第一训练集进行代码语义表征，在代码语义表征过程中进行投毒，获取中毒的代码语义表征结果； S2.3：将S2.2获取的代码语义表征结果转化为特征向量，将该特征向量输入良性神经网络模型进行训练，获取后门神经网络模型； S2.1中描述触发器插入过程的公式具体为： 其中，为表示对于位于代码处理周期中阶段的代码数据的触发器插入后的投毒结果，函数为表示将触发器插入到代码数据中的函数，为插入触发器至位于代码处理周期中阶段的代码数据的语义冗余空间，为插入触发器至代码数据i时需要避开的与代码数据i的代码功能相关的语义空间； 所述良性神经网络模型的训练过程为：将S1中的混合代码数据集中的训练集依次进行代码语义表征和转化操作，进而获取良性特征向量，将该良性特征向量输入神经网络中进行训练，获取良性神经网络模型。

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上海交通大学;公安部第三研究所，其通讯地址为：200240 上海市闵行区东川路800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”。

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