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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利基于自然语言处理与深度森林的Java漏洞分类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：CN115630368B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211288161.6，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权基于自然语言处理与深度森林的Java漏洞分类方法是由丁家满;符纬康设计研发完成，并于2022-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自然语言处理与深度森林的Java漏洞分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自然语言处理与深度森林的Java漏洞分类方法，属于源代码漏洞挖掘和分类技术领域；本发明的主要内容有漏洞源代码特征提取与表示、漏洞源代码分类方法两方面；针对当前Java源代码静态分析方法效率低、误报率高的问题，将源代码解析为抽象语法树并通过基于NLP的ASTNN编码层将抽象语法树切割成表达式子树，两次遍历表达式子树得到语句序列并通过多粒度扫描得到源代码最终向量表示，然后将向量表示通过级联森林进行分类。实验选择OWASP漏洞数据集作为样本，验证了本文所提Java源代码漏洞分类方法的有效性。

本发明授权基于自然语言处理与深度森林的Java漏洞分类方法在权利要求书中公布了：1.基于自然语言处理与深度森林的Java漏洞分类方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、获取或选择漏洞数据集； S2、对所述数据集进行数据预处理； S3、将源代码解析为抽象语法树； S4、采用ASTNN模型对抽象语法树进行处理，一棵抽象语法树首先被分割为包含若干棵表达式子树的列表； S5、对表达式子树列表中的每一棵表达式子树进行一次先序遍历以及后序遍历，获得两组节点标签集合作为语料库训练Word2Vec模型； S6、对表达式子树列表中的各表达式子树进行第二次先序遍历和后序遍历，同时修剪去除其中无关节点的信息得到节点集合，通过S5训练得到的Word2Vec模型将各节点转为维向量；对每一棵表达式子树的维向量使用式2进行递归更新得到一颗抽象语法树的向量表示； 式2 其中，为权重矩阵，表示表达式子树的一个非叶子节点，为矩阵转置操作，为词嵌入的向量维数，为编码维数，为节点对应的子节点数量，为偏差，为激活函数，为节点的子节点更新后的向量； S7、使用深度森林进行训练，同时使用测试标签集对生成的深度森林进行测试，获得Java代码漏洞分类模型。

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昆明理工大学，其通讯地址为：650093 云南省昆明市五华区学府路253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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