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龙图腾网恭喜北京凌云光子技术有限公司申请的专利一种基于大模型的代码缺陷检测方法及系统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：CN119690512B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510206786.0，技术领域涉及：G06F8/75；该发明授权一种基于大模型的代码缺陷检测方法及系统是由杨影;洪福星;黄义荣设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的代码缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于大模型的代码缺陷检测方法及系统。其中，利用预训练的大规模语言模型结合注意力机制，生成与初始源代码对应的增强语义理解向量；对逻辑错误模式进行识别，以确定出初始源代码的缺陷类型和位置；强化学习算法通过模拟多条修复路径并评估每条修复路径的有效性以选择最优修复路径，并通过最优修复路径生成修复代码片段；将修复代码片段替换初始源代码中的相应部分，并生成目标源代码；基于代码质量评估模型对目标源代码进行质量评分，得到质量反馈结果；输出带有变更注释以及质量反馈结果的目标源代码。本申请提高了软件开发过程中发现并解决编码错误的速度与准确性，同时也保证了修复后的代码质量。

本发明授权一种基于大模型的代码缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的代码缺陷检测方法，其特征在于，包括：利用预训练的大规模语言模型结合注意力机制，对输入的初始源代码进行语义理解处理，生成与所述初始源代码对应的增强语义理解向量；根据所述增强语义理解向量，采用序列模式识别算法结合图神经网络进行分析，对逻辑错误模式进行识别，并基于已知缺陷库通过模糊匹配算法对比所述逻辑错误模式，以确定出所述初始源代码的缺陷类型和位置；基于所述初始源代码的缺陷类型和位置，运用强化学习算法生成修复代码片段，所述强化学习算法通过模拟多条修复路径并评估每条修复路径的有效性以选择最优修复路径，并通过所述最优修复路径生成修复代码片段；将所述修复代码片段替换所述初始源代码中的相应部分，并生成目标源代码；基于代码质量评估模型对所述目标源代码进行质量评分，得到质量反馈结果，并在所述目标源代码中，针对被所述修复代码片段替换的代码生成对应的变更注释；输出带有所述变更注释以及所述质量反馈结果的目标源代码；所述根据所述增强语义理解向量，采用序列模式识别算法结合图神经网络进行分析，对逻辑错误模式进行识别，并基于已知缺陷库通过模糊匹配算法对比所述逻辑错误模式，以确定出所述初始源代码的缺陷类型和位置，包括：利用所述增强语义理解向量，对所述初始源代码进行序列模式识别处理，得到逻辑错误模式；基于所述初始源代码的抽象语法树构建图结构，其中，所述图结构中的节点表示代码元素，边表示所述代码元素之间的关系，使用图神经网络对所述图结构进行处理，以提取出代码元素之间的关系信息，并生成结构特征表示；将所述逻辑错误模式与所述结构特征表示进行合并，形成综合特征表示；基于所述综合特征表示，利用模糊匹配算法与已知缺陷库中的缺陷信息进行比对，通过遍历所述综合特征表示与多个所述缺陷信息之间的相似度得分，以识别出与所述逻辑错误模式相匹配的缺陷信息；根据所述缺陷信息，生成所述初始源代码的缺陷类型和位置。

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