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龙图腾网获悉华中科技大学;武汉金银湖实验室申请的专利一种基于伪标签学习的安全补丁分类方法及系统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：CN120217211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510694231.5，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于伪标签学习的安全补丁分类方法及系统是由李珍;王虎;王可馨;邹德清设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于伪标签学习的安全补丁分类方法及系统在说明书摘要公布了：本申请属于漏洞类型分类领域，具体公开了一种基于伪标签学习的安全补丁分类方法及系统，方法包括：获取待分类的安全补丁；对所述安全补丁进行特征提取，得到关键语义特征；将所述关键语义特征输入到训练好的安全补丁模型中，得到所述安全补丁的分类结果；其中，所述安全补丁模型是通过对安全相关补丁数据集和无标签补丁数据集进行关键语义信息提取，并根据所述关键语义信息进行伪标签学习得到的。通过本申请可提高安全补丁的分类准确率和效率。

本发明授权一种基于伪标签学习的安全补丁分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于伪标签学习的安全补丁分类方法，其特征在于，包括： 获取待分类的安全补丁； 对所述安全补丁进行特征提取，得到关键语义特征； 将所述关键语义特征输入到训练好的安全补丁模型中，得到所述安全补丁的分类结果； 其中，所述安全补丁模型是通过对安全相关补丁数据集和无标签补丁数据集进行关键语义信息提取，并根据所述关键语义信息进行伪标签学习得到的；所述安全补丁模型的获取方法包括： 排除与安全无关的修复内容，提取与漏洞相关的关键变量，并利用代码切片技术结合数据流分析确定漏洞触发点，根据关键变量和漏洞触发点整合为关键语义信息； 利用有标签安全补丁的训练集训练得到初始教师模型，利用初始教师模型为无标签安全补丁生成伪标签，通过共识算法结合所述关键语义信息筛选出高质量伪标签样本并加入有标签安全补丁的训练集对初始教师模型进行迭代训练，直至得到训练好的安全补丁分类模型； 所述关键语义信息提取的过程具体包括： 分析所述安全相关补丁数据集的补丁的代码修改，标注代码修改块是否与安全修复相关，得到候选样本集； 利用相似补丁检索法从候选样本集中选取安全相关补丁数据集的输入补丁的相似样本，根据所述相似样本构造少样本提示； 利用大语言模型根据所述少样本提示排除安全补丁中与漏洞无关的代码修改块； 对安全补丁的代码修改进行分析总结修补特征，根据修补类型和修补行类型设计提取规则，利用所述提取规则提取代码修改中的关键变量； 根据不同的漏洞类型制定相应的漏洞触发点规则，基于所述关键变量和漏洞触发点规则进行数据流分析，直至分析到达预设深度，得到符合所述漏洞触发点规则的代码数据； 根据所述代码数据、关键变量以及代码数据和关键变量之间的数据流，确定漏洞相关代码以作为所述关键语义信息。

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华中科技大学;武汉金银湖实验室，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037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”。