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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于xLSTM模型的二进制切片级快速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：CN119557885B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411611308.X，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权基于xLSTM模型的二进制切片级快速漏洞检测方法是由苏小红;陶文鑫;柯晔坤;张丝敏;韩一;李艳龙设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于xLSTM模型的二进制切片级快速漏洞检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于xLSTM模型的二进制切片级快速漏洞检测方法，该方法采用分段代码表示架构和新型的xLSTM模型。分段代码表示架构由指令编码网络和程序编码网络构成，通过结合指令编码网络和程序编码网络，可以全面捕获代码的细粒度语义信息和全局结构信息，从而增强漏洞检测模型的准确性。除此之外，该方法采用新颖的xLSTM模型，xLSTM引入了指数门控机制，与传统的Sigmoid门控相比，指数门控可以提供更动态的信息过滤能力，有助于改善记忆和遗忘过程。同时，xLSTM在门控计算中引入了额外的归一化和稳定化步骤，提升了模型的稳定性。此外，xLSTM引入了矩阵记忆，这允许并行处理并改善了存储容量。

本发明授权基于xLSTM模型的二进制切片级快速漏洞检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于xLSTM模型的二进制切片级快速漏洞检测方法，其特征在于所述方法包括如下步骤： 步骤1：使用反编译工具IDAPro自动检测并识别输入文件的架构和指令集，将二进制程序代码转化为汇编代码； 步骤2：使用反编译工具IDAPro的反汇编视图，生成汇编代码的控制流图； 步骤3：根据汇编代码切片准则生成汇编代码切片，并对漏洞代码切片进行标记； 步骤4：使用Word2Vec对汇编代码切片中的token进行词嵌入，得到汇编代码切片中每条语句的初始向量表示，然后将其送入由BiGRU模型构成的指令编码网络中，得到每条指令的隐藏向量表示，最后将每条语句的隐藏向量表示送入由xLSTM模型构成的程序编码网络中，得到汇编代码切片的隐藏向量表示； 步骤5：将步骤4得到的汇编代码切片的隐藏向量表示送入由全连接层和SoftMax构成的分类器中，根据分类器的输出结果与切片的实际标签计算交叉熵损失，反向传播更新由指令编码网络和程序编码网络构成的分段代码表示网络和分类器网络的参数，直到模型训练结束； 步骤6：使用步骤5中训练好的分段代码表示网络和分类器网络对待测试汇编代码切片进行漏洞检测。

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哈尔滨工业大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92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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