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龙图腾网获悉绿盟科技集团股份有限公司;北京神州绿盟科技有限公司申请的专利一种漏洞检测方法、装置及可读存储介质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：CN114329480B 。

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：202111541992.5，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权一种漏洞检测方法、装置及可读存储介质是由张云海;刘永军;代宇设计研发完成，并于2021-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种漏洞检测方法、装置及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种漏洞检测方法、装置及可读存储介质，用以解决使用深度学习模型进行漏洞检测时，存在特征参数过度拟合导致检测不准确的问题。该方法包括：获取系统运行正常样本文件时的第一物理数据，以及系统运行漏洞样本文件时的第二物理数据；将所述第一物理数据和所述第二物理数据输入深度学习模型进行训练，得到目标深度学习模型；获取系统运行时的第三物理数据，将所述第三物理数据输入所述目标深度学习模型，确定所述第三物理数据对应的文件是否为漏洞测试文件。

本发明授权一种漏洞检测方法、装置及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种漏洞检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取系统运行正常样本文件时的第一物理数据，以及系统运行漏洞样本文件时的第二物理数据；其中，所述第一物理数据指示系统运行所述正常样本文件的过程中，中央处理器、内存、固态硬盘的物理参数变化情况，所述第二物理数据指示，系统运行所述漏洞样本文件的过程中中央处理器、内存、固态硬盘的物理参数变化情况； 在深度学习模型中根据预设规则，分别将所述第一物理数据、所述第二物理数据转化为第一特征向量、第二特征向量；其中，所述第一特征向量指示在运行所述正常样本文件时中央处理器、内存、固态硬盘状态伴随时间物理参数的变化特征，所述第二特征向量指示在运行所述漏洞样本文件时中央处理器、内存、固态硬盘状态伴随时间物理参数的变化特征； 确定所述第一特征向量与第一标准向量之间的第一差异，以及所述第二特征向量与第二标准向量之间的第二差异；其中，所述第一标准向量指示，系统运行所述正常样本文件的过程中，中央处理器、内存、固态硬盘的物理参数的标准特征，所述第二标准向量指示，系统运行所述漏洞样本文件的过程中，中央处理器、内存、固态硬盘的物理参数的标准特征，所述第一差异、第二差异指示所述深度学习模型中待调整的参数； 基于所述第一差异和所述第二差异，调整所述深度学习模型中待调整的参数得到目标深度学习模型；其中，所述目标深度学习模型指示在各时刻，所述第一物理数据与正常文件之间的对应关系，所述第二物理数据与漏洞文件之间的对应关系，所述漏洞文件包括所述漏洞样本文件和漏洞测试文件； 获取系统运行时的第三物理数据，将所述第三物理数据输入所述目标深度学习模型，确定所述第三物理数据对应的文件是否为所述漏洞测试文件。

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