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龙图腾网获悉湖南警察学院申请的专利结合稀疏注意力与跨模态交互的二进制代码漏洞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：CN120951344B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511498869.8，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权结合稀疏注意力与跨模态交互的二进制代码漏洞检测方法是由张云;向裕婧;张冬良设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合稀疏注意力与跨模态交互的二进制代码漏洞检测方法在说明书摘要公布了：本发明适用于计算机安全与人工智能技术领域，尤其涉及结合稀疏注意力与跨模态交互的二进制代码漏洞检测方法，包括：S1、对目标二进制代码进行静态分析，获取十六进制机器码；S2、进行特征提取，生成汇编模态特征表示和十六进制模态特征表示；S3、将汇编模态特征表示和十六进制模态特征表示映射到共享表示空间；S4、采用结合稀疏注意力和跨模态交互的注意力机制生成模态内局部特征和跨模态全局特征；S5、将模态内局部特征与跨模态全局特征加权融合，生成多模态融合表示；S6、基于多模态融合表示，通过决策层预测目标漏洞类别。本发明通过引入稀疏注意力机制，有效降低了长序列处理的计算复杂度，显著提升了推理效率，体现出较高的高效性。

本发明授权结合稀疏注意力与跨模态交互的二进制代码漏洞检测方法在权利要求书中公布了：1.结合稀疏注意力与跨模态交互的二进制代码漏洞检测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、对目标二进制代码进行静态分析，获取其汇编代码和对应的十六进制机器码； S2、通过独立的模态编码器对汇编代码和十六进制机器码进行特征提取，生成汇编模态特征表示和十六进制模态特征表示； S3、将提取的汇编模态特征表示和十六进制模态特征表示通过投影层映射到统一的共享表示空间； S4、在共享表示空间中，采用结合稀疏注意力和跨模态交互的注意力机制生成模态内局部特征和跨模态全局特征； S5、将模态内局部特征与跨模态全局特征加权融合，生成多模态融合表示； S6、基于多模态融合表示，通过决策层预测目标漏洞类别； S3、将提取的汇编模态特征表示和十六进制模态特征表示通过投影层映射到统一的共享表示空间的步骤，包括： S301、线性变换：对提取的汇编模态特征表示和十六进制模态特征应用线性变换，得到转换后的汇编模态特征矩阵和十六机制模态特征： ； 其中，和为投影矩阵，和为偏置项； S302、共享表示空间对齐：将两种模态的特征和映射到同一维度，生成共享表示： ； 其中，为经过对齐后的特征序列长度，为共享表示空间的特征维度； S303、输出特征表示，最终生成的模态特征和将作为输入传递给稀疏注意力机制； S4、在共享表示空间中，采用结合稀疏注意力和跨模态交互的注意力机制生成模态内局部特征和跨模态全局特征的步骤，包括： S401、提取滑动窗口注意力的模态内特征，滑动窗口注意力机制用于在单一模态内部提取局部上下文特征； S402、提取全局注意力的模态间交互特征，通过全局注意力机制捕捉不同模态间的全局交互信息； S403、融合滑动窗口注意力与全局注意力，将模态内的局部特征与模态间的全局交互特征融合，生成最终的特征表示；模态内特征和模态间特征按照权重比例融合： ； 其中，为超参数，控制模态内特征与模态间特征的融合比例。

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湖南警察学院，其通讯地址为：410100 湖南省长沙市芙蓉区远大三路9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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