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文档简介

(12)发明专利申请(21)申请号202510252427.9(54)发明名称(57)摘要分析不同源代码库中收集到的代码片段，识别存在安全风险的代码片段并整理为风险代码段落分析所述风险代码段落，以识荆出与常见漏洞特征相匹配的目标代码段落，得到所遂目标代码段落的已知漏洞，根据所述已知漏洞，生成上下文信息，并捕捉所述目标代码段落的实际运行时的关键事件，生成动态执行轨迹利用大规模预训练模型结合强化学习算法模拟所述上下文信息和所述动态执行轨迹中不同的路径，并定义状态空间、动作空间和奖励函数，通过对抗性训练机制优化分析所述目标代码段落中的未知满洞，以生成预测结果和可信度评分基于预设的变异操作和覆盖率导向策略，测试所述可信度评分超过预设阈值的预测结果，以确认并生成真实漏洞信息将所述真实漏洞信息记录至所述漏洞知识库，以生成安全报告23应用多轮迭代反馈循环方法分析所述攻击向量路径表现数据45679附图说明[0023]图1示出了本申请提供的一种基于大模型的智能化漏洞挖掘平台构建方法的流程[0027]图1为本申请实施例提供一种基于大模型的智能化漏洞挖掘平台构建方法的流程利用多样化模拟环境构建技术，对所述目标代码段落的实际应用场景进行建模，23i12…………Ds,1=0.6·exp(-0.5·1.2)+0.3·log(1+0.2·0.8)+0.1·√Ds.1≈0.6·0.5488+0.3·0.148+0.1·Bq=maxp(α·(wc·Ds+Wa·Ia+(1-a)·(we·Ds·(1-emax(0.7·(0.6·19.8+0.3·0.7+0.1·0.4)+0.3·(0.6·19.8·(1-exp(-0.5·1.0)+0.3·0.7+0.1·0.=0.3·(0.6·19.8·(1-exp(-0.5·1.0))+0.3·0.7+0.=0.3·(0.6·19.8·(1-exp(-0.5))+0.21=0.3·(0.6·19.8·(1-0.6065)+=0.3·(0.6·19.8·0.3935+通过综合自动化工具和人工审查的结果，最终计算得到的可疑行为列表测试模块24,用于基于预设的变异操作和覆盖率导向策略，测试所述可信度评分任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器分析不同源代码库中收集到的代码片段，识别存在安全风险的代码片段并整理为风险代码段落分析所述风险代码段落，以识别出与常见漏洞特征相匹配的目标代码段落，得到所述目标代码段落的已知漏洞，根据所述已知漏洞，生成上下文信息，并捕捉所述目标代码段落的实际运行时的关键事件，生成动态执行轨迹利用大规模预训练模型结合强化学习算法模拟所述上下文信息和所述动态执行轨迹中不同的路径，并定义状态空间、动作空间和奖励函数，通过对抗性训练机制优化执行路径探索，以模拟不同环境下的攻击向量路径，根据所述攻击向量路径，预测分析所述目标代码段落中的未知漏洞，以生成预测结果和可信度评分基于预设

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