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龍圖騰網獲悉綠盟科技集團股份有限公司;北京神州綠盟科技有限公司申請的專利一種漏洞檢測方法、裝置及可讀存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114329480B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111541992.5，技術領域涉及：G06F21/57；該發明授權一種漏洞檢測方法、裝置及可讀存儲介質是由張云海;劉永軍;代宇設計研發完成，并于2021-12-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種漏洞檢測方法、裝置及可讀存儲介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種漏洞檢測方法、裝置及可讀存儲介質，用以解決使用深度學習模型進行漏洞檢測時，存在特征參數過度擬合導致檢測不準確的問題。該方法包括：獲取系統運行正常樣本文件時的第一物理數據，以及系統運行漏洞樣本文件時的第二物理數據；將所述第一物理數據和所述第二物理數據輸入深度學習模型進行訓練，得到目標深度學習模型；獲取系統運行時的第三物理數據，將所述第三物理數據輸入所述目標深度學習模型，確定所述第三物理數據對應的文件是否為漏洞測試文件。

本發明授權一種漏洞檢測方法、裝置及可讀存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種漏洞檢測方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取系統運行正常樣本文件時的第一物理數據，以及系統運行漏洞樣本文件時的第二物理數據；其中，所述第一物理數據指示系統運行所述正常樣本文件的過程中，中央處理器、內存、固態硬盤的物理參數變化情況，所述第二物理數據指示，系統運行所述漏洞樣本文件的過程中中央處理器、內存、固態硬盤的物理參數變化情況； 在深度學習模型中根據預設規則，分別將所述第一物理數據、所述第二物理數據轉化為第一特征向量、第二特征向量；其中，所述第一特征向量指示在運行所述正常樣本文件時中央處理器、內存、固態硬盤狀態伴隨時間物理參數的變化特征，所述第二特征向量指示在運行所述漏洞樣本文件時中央處理器、內存、固態硬盤狀態伴隨時間物理參數的變化特征； 確定所述第一特征向量與第一標準向量之間的第一差異，以及所述第二特征向量與第二標準向量之間的第二差異；其中，所述第一標準向量指示，系統運行所述正常樣本文件的過程中，中央處理器、內存、固態硬盤的物理參數的標準特征，所述第二標準向量指示，系統運行所述漏洞樣本文件的過程中，中央處理器、內存、固態硬盤的物理參數的標準特征，所述第一差異、第二差異指示所述深度學習模型中待調整的參數； 基于所述第一差異和所述第二差異，調整所述深度學習模型中待調整的參數得到目標深度學習模型；其中，所述目標深度學習模型指示在各時刻，所述第一物理數據與正常文件之間的對應關系，所述第二物理數據與漏洞文件之間的對應關系，所述漏洞文件包括所述漏洞樣本文件和漏洞測試文件； 獲取系統運行時的第三物理數據，將所述第三物理數據輸入所述目標深度學習模型，確定所述第三物理數據對應的文件是否為所述漏洞測試文件。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人綠盟科技集團股份有限公司;北京神州綠盟科技有限公司，其通訊地址為：100089 北京市海淀區北洼路4號益泰大廈5層；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。