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龙图腾网获悉连云港市公安局申请的专利基于深度学习的物联网设备固件漏洞自动化挖掘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：CN120849239B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202510947818.2，技术领域涉及：G06F11/3604；该发明授权基于深度学习的物联网设备固件漏洞自动化挖掘方法是由陈乐遥;吴大山;张振宇;李昌晶设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的物联网设备固件漏洞自动化挖掘方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的物联网设备固件漏洞自动化挖掘方法，包括如下步骤：S1、构建接口关键词集合；S2、优化接口关键词权重，生成动态权重接口关键词库；S3、分析固件二进制文件，定位接口函数集合；S4、执行静态切片分析，生成切片路径集合；S5、对切片路径进行符号执行，生成路径约束条件，求解有效输入数据；S6、结合历史漏洞特征判定漏洞类型，生成漏洞类型标识；S7、依据漏洞元数据信息生成上下文提示词，输入大语言模型，生成漏洞利用代码PoC；S8、执行PoC验证，完成漏洞自动化挖掘。本发明实现了固件漏洞自动化检测效率提升，增强了漏洞利用生成能力，适用于多类型物联网设备安全检测场景。

本发明授权基于深度学习的物联网设备固件漏洞自动化挖掘方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的物联网设备固件漏洞自动化挖掘方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、提取静态文件，对静态文件中的字符串信息与接口调用信息进行静态分析，构建接口关键词集合； S2、结合历史漏洞样本中的接口特征及漏洞特征，对接口关键词集合执行权重优化，形成动态权重接口关键词库； S3、基于动态权重接口关键词库对设备固件二进制文件进行分析，定位接口函数集合； S4、针对接口函数集合中的各接口函数，执行静态切片分析，选取漏洞风险函数作为终点函数，提取由接口函数输入变量传播至漏洞风险函数的控制流路径及数据流路径，生成切片路径集合； S5、对切片路径集合中的每一切片路径执行符号执行分析，生成对应的符号执行路径及路径约束条件，求解有效输入数据； S6、结合历史漏洞样本信息，对漏洞类型进行判定，生成对应漏洞类型标识，将符号执行路径、路径约束条件、有效输入数据、接口函数、漏洞风险函数、漏洞类型标识作为漏洞元数据信息； S7、依据漏洞元数据信息生成包含路径上下文信息的提示词，输入至经历史漏洞样本微调训练的大语言模型，生成针对漏洞元数据信息的漏洞利用代码PoC； S8、执行PoC代码的漏洞验证流程，验证漏洞是否可被利用，完成漏洞自动化挖掘。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人连云港市公安局，其通讯地址为：222000 江苏省连云港市海州区朝阳东路9号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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