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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利基于GNN的跨架构二进制程序相似性检测方法、装置及设备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：CN120010909B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510486738.1，技术领域涉及：G06F8/75；该发明授权基于GNN的跨架构二进制程序相似性检测方法、装置及设备是由肖蕾;高振宇;朱顺痣;许奇臻设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GNN的跨架构二进制程序相似性检测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供的基于GNN的跨架构二进制程序相似性检测方法、装置及设备，涉及信息安全处理技术领域。本发明通过获取待检测的两份二进制程序，并反汇编为低级虚拟机中间表示LLVMIR；基于LLVMIR构建程序图；然后将所述程序图输入FastText模型提取出LLVMIR指令，并基于LLVMIR指令创建的语料库作为FastText模型的词汇表进行多轮训练，以将指令标记表示为连续向量空间中的词向量，生成指令向量；根据所述程序图和所述指令向量，利用全局注意力增强的图神经网络GNN进行处理，以生成固定维度的图嵌入向量；计算两份二进制程序对应的图嵌入向量之间的相似性以评估相似度。本发明能实现跨架构二进制程序的统一程序表示，捕获高层语义特征，有效提高大规模程序库分析的处理效率。

本发明授权基于GNN的跨架构二进制程序相似性检测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于GNN的跨架构二进制程序相似性检测方法，其特征在于，包括：获取待检测的两份二进制程序，并反汇编为低级虚拟机中间表示LLVMIR；基于LLVMIR构建程序图，具体为：提取LLVMIR的指令、控制流、数据流和调用流信息，构建程序图；其中，所述程序图的节点用于表示每条指令，边用于捕获指令之间的控制流、调用流和数据流的关系；控制流边反映指令之间的执行顺序，且仅限于单个函数，跨函数的控制关系通过调用边来捕获；调用流边用于捕获函数调用之间的双向依赖关系；数据流边用于表示指令之间的数据依赖关系，根据数据类型区分边的类型，并使用独热编码进行编码，以区分各种类型的数据依赖关系；将所述程序图输入FastText模型提取出LLVMIR指令，并基于LLVMIR指令创建的语料库作为FastText模型的词汇表进行多轮训练，以将指令标记表示为连续向量空间中的词向量，生成指令向量；根据所述程序图和所述指令向量，利用全局注意力增强的图神经网络GNN进行处理，以生成固定维度的图嵌入向量；其中，所述图神经网络包括GPS层与嵌入层；所述GPS层由多个堆叠的图卷积模块组成，每个模块包含基于多头注意力的图卷积单元和ReLU激活函数，用于为每个程序图生成固定维度的图嵌入向量；所述嵌入层用于将程序图的边特征编码为与节点特征相同维度的向量，以便在图卷积过程中纳入边类型信息；所述图卷积单元结合带边特征卷积的图同构网络GINEConv和多头注意力机制，以捕获程序图的局部语义信息和长距离依赖关系；GINEConv通过聚合相邻节点的特征和相应的边特征来更新每个节点的特征，GINEConv的更新公式为： ；其中，为节点i的特征，每个节点的特征向量即为对应的指令向量；表示节点i更新后的特征；表示聚合函数；表示调节因子；为节点i的邻居节点集合；为节点i的邻居节点j的特征；为节点i和j的边特征；为激活函数；经过多层GINEConv和多头注意力机制的处理后，对所有节点特征进行全局池化操作，生成固定维度的图嵌入向量；计算两份二进制程序对应的图嵌入向量之间的相似性以评估相似度。

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厦门理工学院，其通讯地址为：361024 福建省厦门市集美区理工路600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”。