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龙图腾网获悉南通大学申请的专利一种使用异构图注意力网络的源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：CN119760720B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411870775.4，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权一种使用异构图注意力网络的源代码漏洞检测方法是由鞠小林;张钰成;陈翔;高瞻;邵浩然;曹金鑫设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种使用异构图注意力网络的源代码漏洞检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于异构图注意力网络的源代码漏洞检测方法，属于智能软件工程领域。解决了深度学习模型在特征提取过程中语义信息不足的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：对开源数据集进行数据预处理；S2：通过代码解析器将源代码解析为图结构；S3：融合多种代码结构图，并对图结构进行剪枝操作；S4：利用Word2Vec对异构图节点进行特征初始化；S5：基于元路径将异构图划分为12个元图；S6：将异构图信息输入两层注意力网络进行模型训练；S7：基于验证集筛选出最佳模型。本发明的有益效果在于：通过将源代码解析为异构图结构，并结合两层注意力网络进行模型训练，有效提升了漏洞检测的性能。

本发明授权一种使用异构图注意力网络的源代码漏洞检测方法在权利要求书中公布了：1.一种使用异构图注意力网络的源代码漏洞检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1.1：通过开源网站收集项目所需的C、C++源代码，对其进行预处理，构造成漏洞数据集D，D格式为函数id，函数，标签； 1.2：对数据集D中各函数使用Joern工具进行代码解析，提取出函数的抽象语法树、控制流图以及数据流图； 1.3：将1.2中的各图构建成异构图G，然后使用代码剪枝算法HGS1和HGS2对异构图G进行图剪枝操作； 1.4：将处理好的异构图G输入到Word2Vec预训练模型中，生成各个节点的初始特征向量，得到最终的数据集结构为D1，其格式为函数id，节点集合，边集合，特征向量集合，标签； 1.5：构建基于元路径的异构图注意力网络，融入多头自注意力机制，用以挖掘源代码中更深层次的语义和句法信息，获取预测标签； 1.6：对步骤1.4得到的数据集D1进行划分，按照80％:10％:10％的比例进行随机划分训练集、验证集和测试集，然后将训练集用于步骤1.5中的模型训练，根据指定的性能度量指标，基于验证集保留性能最高的模型M； 1.7：将测试集中各函数视为待检测的源代码，使用最佳模型M来预测这些函数是否包含漏洞。

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