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龍圖騰網獲悉深圳賽思鵬科技發展有限公司申請的專利基于全信息論和機制主義的安全代碼自動生成方法與系統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：CN120447881B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510965201.3，技術領域涉及：G06F8/30；該發明授權基于全信息論和機制主義的安全代碼自動生成方法與系統是由李揮;王濱;全嘉政;李恪聃設計研發完成，并于2025-07-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于全信息論和機制主義的安全代碼自動生成方法與系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于全信息論和機制主義的安全代碼自動生成方法與系統，包括：步驟S1，對輸入需求進行語法驗證層的特征提取，通過抽象語法樹的拓撲特征提取代碼的語法特征，并對提取的語法特征進行形式化規則校驗；步驟S2，通過語義解析層構建跨代碼片段的語義關聯模型，形成用于追蹤數據流與控制流的傳播路徑；步驟S3，在語用優化層中，結合業務場景的語用約束，通過動態效用函數生成安全策略；步驟S4，通過知識聯邦進化與閉環反饋機制，優化所述動態效用函數的參數以及安全策略。本發明重構語法、語義和語用三維信息的深度協同機制與動態策略生成模型，將安全邏輯從外部屬性轉變為內生的認知能力，提升代碼自動生成的安全性、可解釋性與適應性。

本發明授權基于全信息論和機制主義的安全代碼自動生成方法與系統在權利要求書中公布了：1.一種基于全信息論和機制主義的安全代碼自動生成方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1，對輸入需求進行語法驗證層的特征提取，在所述語法驗證層中，通過抽象語法樹的拓撲特征提取代碼的語法特征，并對提取的語法特征進行形式化規則校驗，建立與語法特征對應的規范化表征； 步驟S2，通過語義解析層構建跨代碼片段的語義關聯模型，形成用于追蹤數據流與控制流的傳播路徑； 步驟S3，在語用優化層中，結合業務場景的語用約束，通過動態效用函數生成安全策略； 步驟S4，通過知識聯邦進化與閉環反饋機制，優化所述動態效用函數的參數以及安全策略； 所述步驟S1包括以下子步驟： 步驟S101，先調用編程語言對應的解析器，將輸入的源代碼文本轉換為抽象語法樹，并基于預定義的安全敏感度規則庫遍歷抽象語法樹，通過預設的節點類型權重表來計算節點的權重；然后，將權重高于預設閾值的節點標記為關鍵語法節點；接著，對關鍵語法節點進行多維度特征分析，構建結構化特征集；最后，對結構化特征集之中的結構化特征進行向量化編碼，形成定長的語法特征向量； 步驟S102，基于預設的形式化驗證規則，對所述語法特征向量進行靜態校驗； 步驟S103，先根據靜態校驗結果為每個關鍵語法節點創建圖節點實體；然后分析關鍵語法節點之間的拓撲依賴關系，構建三類核心邊結構，三類核心邊結構包括控制流邊、數據流邊和調用關系邊；最后，通過圖卷積網絡執行三階鄰域特征聚合，收集周邊節點風險特征，通過Softmax激活函數算法計算漏洞影響的擴散概率分布，并運用PageRank算法定位關鍵語法節點，識別出具有最大風險輻射能力的核心節點，以完成靜態校驗結果到語法特征圖譜的映射； 步驟S104，將語法特征圖譜對應的關鍵語法節點轉換為預定義的語義標簽，再將語法依賴關系轉化為具有安全語義的關聯路徑； 所述步驟S2包括以下子步驟： 步驟S201，基于知識圖譜構建跨代碼片段的語義關聯模型； 步驟S202，調用圖神經網絡對構建的語義關聯模型進行分析，識別潛在攻擊意圖； 步驟S203，根據識別出的潛在攻擊意圖，生成語義風險向量，量化安全漏洞的邏輯危害等級。

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深圳賽思鵬科技發展有限公司，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市南山區動物園路德意名居(一期)1棟C-18B；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”。