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龙图腾网获悉南通大学申请的专利一种融合多维度特征的自动定位安全补丁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：CN115729741B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211484631.6，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权一种融合多维度特征的自动定位安全补丁方法是由陆桂龙;鞠小林;陈亮;陈翔;王炳智;曹金鑫设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合多维度特征的自动定位安全补丁方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种融合多维度特征的自动定位安全补丁方法的方法，其技术方案为：包括以下步骤：S1：通过挖掘GitHub、CVE和NVD库，从中收集漏洞和代码提交的数据集并进行预处理操作；S2：使用GumTree工具提取漏洞描述的专家特征取值；S3：使用T5预训练模型提取漏洞描述和提交信息的深层语义特征取值，并使用BERT‑whitening来进一步处理语义向量取值，通过线性变换进行关键特征提取和降维；S4：对构建的数据集随机划分成训练集、验证集和测试集；S5：使用决策树模型预测最终结果。本发明的有益效果为：从数据集中提取更加丰富的特征，从而提高安全补丁定位的质量和可靠性。

本发明授权一种融合多维度特征的自动定位安全补丁方法在权利要求书中公布了：1.一种融合多维度特征的自动定位安全补丁方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1.1：通过在GitHub、CVE和NVD库收集所需开源项目的漏洞信息和代码提交信息； 步骤1.2：使用TransferText-to-TextTransformer预训练模型提取漏洞描述和提交信息的深层语义特征取值，并使用BERT-whitening来处理语义向量，通过线性变换进行关键特征提取和降维；使用GumTree工具提取漏洞描述的专家特征取值； 步骤1.3：深层语义提取使用的数据集为CVE中的提交信息和漏洞描述，设定提交信息相关数据集为D1，D1格式为CVE标识符，项目名，提交信息，设定漏洞描述相关数据集为D2，D2格式为CVE标识符，描述信息；将提取到的深层语义特征取值和专家特征取值进行特征连接，得到数据集D3，设定数据集D3的格式为项目名，漏洞描述和提交信息的深层语义特征取值，漏洞描述的专家特征取值 步骤1.4：将步骤1.3构建的数据集D3使用SMOTE方法处理类不平衡，得到处理之后的数据集D； 步骤1.5：对步骤1.4处理之后的数据集D进行划分，按照80%:20%的比例进行随机划分训练数据集和测试数据集,并利用训练数据集构建决策树分类器，测试数据集检验分类器； 步骤1.6：使用决策树模型进行最终的预测，得到问题最终解，以此来定位安全补丁。

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