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龙图腾网获悉北京安普诺信息技术有限公司申请的专利一种基于大语言模型的过滤函数的识别方法、装置、电子设备及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：CN120951343B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511493871.6，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权一种基于大语言模型的过滤函数的识别方法、装置、电子设备及存储介质是由张涛;宁戈;张弛;李浩;周幸设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的过滤函数的识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种基于大语言模型的过滤函数的识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待分析项目源代码；对待分析项目源代码进行处理，确定与待分析项目的源代码对应的静态值流图；根据静态值流图，确定与待分析项目的源代码对应的待分析函数集合；根据预设提示词、待分析函数集合和预先训练的过滤分类模型，确定待分析函数的过滤标签；根据待分析函数的过滤标签，确定待分析项目源代码中是否存在漏洞，利用大语言模型的语义理解能力，构建过滤分类模型，从函数签名与实现细节层面精确判断过滤函数，更精准识别过滤函数，进而对项目中的漏洞进行检测，提高过滤函数识别的准确性和效率。

本发明授权一种基于大语言模型的过滤函数的识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的过滤函数的识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待分析项目源代码； 对所述待分析项目源代码进行处理，确定与所述待分析项目的源代码对应的静态值流图； 根据所述静态值流图，确定与所述待分析项目的源代码对应的待分析函数集合； 根据预设提示词、所述待分析函数集合和预先训练的过滤分类模型，确定所述待分析函数的过滤标签，其中，所述过滤标签用于标识所述待分析函数是否为过滤函数，所述预先训练的过滤分类模型是采用样本集对大语言模型进行训练得到的； 根据所述待分析函数的过滤标签，确定所述待分析项目源代码中是否存在漏洞； 所述根据所述静态值流图，确定与所述待分析项目的源代码对应的待分析函数集合，包括： 对所述静态值流图进行静态污点分析，获取该静态值流图中的各个节点数据，该节点数据至少包括字符串拼接，赋值或函数调用，确定与污点源相关的污点传播路径； 获取所述与污点源相关的污点传播路径上的第一待分析函数； 获取不在所述污点传播路径上，但和所述污点源相关的第二待分析函数； 根据所述第一待分析函数和所述第二待分析函数确定为所述待分析函数，并将所述待分析函数和与所述待分析函数对应的函数信息存储在所述待分析函数集合中，其中，所述待分析函数对应的函数信息至少包括函数名、函数返回类型、参数列表和函数体信息，待分析函数集合中函数是从污点源到漏洞节点的所有污点传播路径确定的，是不在污点传播路径上，但是和污点相关的函数。

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