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龙图腾网获悉天津开发区先特网络系统有限公司申请的专利一种基于大模型技术的代码评估与修复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：CN120541851B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511032215.6，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权一种基于大模型技术的代码评估与修复方法是由邱成;王钊;魏伟;薛迪设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型技术的代码评估与修复方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于大模型技术的代码评估与修复方法，旨在提升复杂结构代码的识别与修复能力；该方法包括：构建融合抽象语法结构、控制流与数据流的统一代码属性图，实现结构上下文建模；引入Mixture‑of‑Rank子空间映射函数与自激活响应机制，实现多秩潜在空间的动态建模；利用证据下界损失函数联合优化结构重构误差、KL正则项与低秩稀疏项，提升模型收敛与泛化能力，实现对漏洞类型、成因与影响范围的精准评估，并生成修复建议；本发明适用于多语言、多版本代码环境下的漏洞检测与智能修复，在实际工程环境中部署提供了稳定、精准且高质量的漏洞识别与修复建议支持。

本发明授权一种基于大模型技术的代码评估与修复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型技术的代码评估与修复方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：引入结构感知代码分析模型，获取历史版本提交记录；通过结构感知代码分析模型对历史版本提交记录进行结构化解析，生成代码结构化特征数据； 步骤S2：引入多秩变分模型，通过多秩变分模型对代码结构化特征数据进行分析，生成漏洞识别结果；多秩变分模型依托大语言模型Gemma3:27B作为编码基础，引入Mixture-of-Rank子空间映射函数与自激活响应机制，结合变分推断与低秩正则策略进行构建； 步骤S3：根据漏洞识别结果，生成代码评估报告； 步骤S4：根据漏洞识别结果，生成代码修复建议； 通过结构感知代码分析模型，生成代码结构化特征数据的过程，具体包括以下步骤： 步骤S11：解析历史版本提交记录，生成变更信息元组集合； 步骤S12：利用语法解析器处理变更信息元组集合，生成抽象语法树，遍历抽象语法树的所有节点构建初始AST图结构，引入结构感知递归分块机制，对构建过程中的大语法单元执行自顶向下的语法切分与自底向上的结构合并操作，优化初始AST图结构中节点的信息密度与图结构粒度控制，得到AST图结构； 步骤S13：识别AST图结构的控制结构，引入跨函数调用链分析机制对控制结构进行上下文追踪与调用关系展开，生成控制流图；对AST图结构中的变量读写操作进行静态数据流分析，构建数据流图； 步骤S14：集成AST图结构、控制流图和数据流图，得到代码属性图； 步骤S15：利用graph2vec处理代码属性图，生成初始结构化特征集；通过图神经网络对初始结构化特征集和代码属性图联合建模，执行多跳语义传播与上下文特征融合，得到增强型节点特征集合；对增强型节点特征集合的所有节点进行最大池化生成全图表示，生成代码结构化特征数据； 多秩变分模型包括嵌入映射单元、变分优化单元和前向识别单元； 嵌入映射单元引入Gemma3:27B对代码结构化特征数据进行嵌入编码，获取基础特征空间；在基础特征空间上引入Mixture-of-Rank子空间映射函数进行结构化增量建模，对Mixture-of-Rank子空间映射函数中的激活rank-低秩矩阵执行截断奇异值分解，生成变分分布参数；Mixture-of-Rank子空间映射函数在子空间映射函数的基础上，将每个低秩矩阵的rank-1子空间作为独立专家单元；引入自激活机制，对rank-1子空间自评打分，结合Top-k选择策略，仅激活最相关的rank，以参与结构化建模； 变分优化单元构建证据下界损失函数，优化变分分布参数和激活rank-低秩矩阵，生成收敛变分分布参数； 前向识别单元对收敛变分分布参数执行重参数采样，生成漏洞识别结果。

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天津开发区先特网络系统有限公司，其通讯地址为：300457 天津市滨海新区第十三大街与洞庭路交口东北侧润枫广场3-704；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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