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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于超图神经网络的API误用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：CN119597522B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202411647159.2，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权一种基于超图神经网络的API误用检测方法是由王伟东;赵洋;朱浩然设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于超图神经网络的API误用检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及软件工程领域，为提高API误用检测结果的准确性，公开了一种基于超图神经网络的API误用检测方法，包括以下步骤：步骤S1、构建包含API正确使用样本和误用样本的标注代码集；步骤S2、根据源代码的抽象语法树结构构建API使用图；步骤S3、基于API使用图生成API使用超图；步骤S4、引入超图注意力机制，训练超图神经网络，得到API误用检测模型；步骤S5、将待检测的源代码转换为超图结构输入到训练后的超图神经网络中，得到API误用检测结果。本发明将超图神经网络应用于API误用检测，利用超边来捕捉源码中的高阶依赖和复杂交互关系，可以处理多样化的API使用模式，能够提高检测结果的准确性。

本发明授权一种基于超图神经网络的API误用检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于超图神经网络的API误用检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、构建包含API正确使用样本和误用样本的数据集； 步骤S2、根据源代码的抽象语法树结构构建API使用图； 步骤S3、基于API使用图生成API使用超图； 步骤S4、引入超图注意力机制，训练超图神经网络，得到API误用检测模型； 步骤S5、将待检测的源代码转换为超图结构输入到训练后的超图神经网络中，得到API误用检测结果； 所述API使用图定义为Gb＝Vb,Eb，其中节点集Vb包括动作节点和数据节点，即API方法、操作符和参数、对象；边集Eb表示节点元素间的数据流和控制流关系，包括定义边、参数边、调用边、抛出异常边和顺序边； 所述超图定义为其中表示节点集，和API使用图中的节点集Vb相同；εb表示超边集，包括调用顺序超边、异常处理超边、条件依赖超边和参数检查超边共四组超边；W是一个表示超边权重的对角矩阵； 所述步骤S4包括： 步骤S4-1、对API使用超图的节点集中的每个节点进行特征初始化； 步骤S4-2、将节点嵌入向量和超图结构输入到超图神经网络中，引入超边注意力机制进行训练，得到API误用检测模型； 对超图中的节点进行特征初始化的过程为： 给定API使用超图的节点集对于每个节点将其扩展后的上下文输入到CodeBERT预训练模型中，通过编码会输出一个固定维度的嵌入向量其中d是节点的嵌入维度； 如果某节点对应的上下文信息包含多个部分，采用平均池化mean-pooling的方式对每部分的嵌入向量进行聚合，该节点的最终嵌入表示如下： 其中，为节点vi的多个上下文片段，xi是节点的最终聚合嵌入向量； API使用超图中的每个节点都被编码为一个嵌入向量；将所有节点的嵌入向量集合表示为节点初始特征空间Xb＝{x1,x2,…,xn}，其中n为节点的总数，为每个节点的特征向量。

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