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龙图腾网获悉北京中科长蜂科技有限公司申请的专利一种基于多源数据的软件缺陷信息融合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：CN120632770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510711073.X，技术领域涉及：H04L1/02；该发明授权一种基于多源数据的软件缺陷信息融合方法及系统是由黄智设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据的软件缺陷信息融合方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于多源数据的软件缺陷信息融合方法及系统。其中，从跨平台软件中获取静态代码特征、运行时日志序列及用户反馈；基于静态代码特征与历史缺陷库构建代码依赖图，通过代码逻辑关联定义日志结构，并与用户反馈的缺陷触发节点时空对齐生成上下文矩阵；同步采集硬件节点的物理参数，将其与矩阵动态耦合生成状态演化图谱；融合代码依赖图、状态演化图谱及用户反馈，提取跨模态缺陷特征；基于特征生成缺陷定位概率分布，结合物理参数异常分析确定修复方案。通过整合代码、运行状态与用户反馈，实现缺陷精准定位与动态修复。本申请提供的技术方案能够提升软件缺陷信息融合的精度与可靠性。

本发明授权一种基于多源数据的软件缺陷信息融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据的软件缺陷信息融合方法，其特征在于，包括： 获取跨平台软件运行环境中的多源异构数据，所述多源异构数据包含静态代码特征、运行时日志时序序列以及用户反馈文本； 基于所述静态代码特征与历史缺陷库的关联关系构建代码依赖关系图，利用所述代码依赖关系图中代码实体间的逻辑关联关系定义运行时日志时序序列，将所述运行时日志时序序列与用户反馈文本中的软件缺陷触发节点进行时空对齐，生成上下文关联矩阵； 同步采集软件中分布式硬件节点的物理状态参数，并将所述物理状态参数与所述上下文关联矩阵进行动态耦合，生成状态演化图谱； 通过融合所述代码依赖关系图、状态演化图谱以及用户反馈文本，生成跨模态缺陷特征集； 基于所述跨模态缺陷特征集生成缺陷定位概率分布，并通过所述缺陷定位概率分布分析所述物理状态参数的异常分割结果，确定跨平台软件缺陷信息的动态修复结果； 其中，所述通过融合所述代码依赖关系图、状态演化图谱以及用户反馈文本，生成跨模态缺陷特征集，包括： 提取所述代码依赖关系图中各代码之间的结构连接关系，根据所述代码的调用深度和依赖强度生成结构权重系数； 解析所述状态演化图谱中硬件资源消耗数据的周期性波动模式，根据所述周期性波动模式识别与软件运行阶段关联的物理状态异常区间； 将所述用户反馈文本中的自然语言描述与所述代码的标识符进行匹配，基于匹配结果中所述自然语言描述与所述标识符之间的差异生成语义冲突特征向量； 基于所述结构权重系数调整所述物理状态异常区间的幅值范围，将调整后的物理状态异常区间与所述语义冲突特征向量进行拼接，生成多维度融合特征； 根据所述结构连接关系对所述多维度融合特征进行拓扑约束，输出跨模态缺陷特征集。

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