一种保护隐私的多模态去中心化漏洞评估方法

本发明提供了一种基于多模态数据融合的去中心化漏洞评估方法，属于计算机技术领域，解决了传统漏洞评估方法无法充分结合多模态数据、无法有效保护数据隐私的技术问题。其技术方案包括以下步骤：S1：对漏洞评估数据集进行预处理；S2：提取源代码的结构信息、词法特征和注释信息；S3：将源代码和注释信息输入到CodeT5模型中，并结合Joern处理的图结构信息进行多模态特征融合；S4：通过自适应权重机制进行跨模态信息融合，优化模型性能；S5：在本地进行模型训练；S6：将测试集输入训练好的模型中进行漏洞评估，输出分类结果。提升了漏洞评估的准确性、全面性和隐私保护能力。