WO2026009136 - DEEP LEARNING MODEL FOR VULNERABILITY OR BUG DETECTION IN EXECUTABLE CODE OF DISTRIBUTED LEDGER

National phase entry is expected:
Publication Number WO/2026/009136
Publication Date 08.01.2026
International Application No. PCT/IB2025/056641
International Filing Date 30.06.2025
Title **
[English] DEEP LEARNING MODEL FOR VULNERABILITY OR BUG DETECTION IN EXECUTABLE CODE OF DISTRIBUTED LEDGER
[French] MODÈLE D'APPRENTISSAGE PROFOND POUR LA DÉTECTION DE VULNÉRABILITÉ OU DE BOGUE DANS UN CODE EXÉCUTABLE D'UN REGISTRE DISTRIBUÉ
Applicants **
SONY GROUP CORPORATION
Inventors
PRAKASH, Sarath
SULIBHAVI, Madhvesh
Priority Data
202411051086   03.07.2024   IN
Application details
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Number of Priorities *
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Number of Pages with Drawings *
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Patent Delivery
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Translation

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Quotation for National Phase entry

Country StagesTotal
China Filing, Examination, Granting2499
EPO Filing, Examination, Granting11947
Japan Filing, Examination, Granting2315
South Korea Filing, Examination, Granting2366
USA Filing, Examination, Granting4740
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Total: 23,867
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Abstract[English] An electronic device for vulnerability or bug detection in executable code of distributed ledger using deep learning model is disclosed. The electronic device received a first executable code associated with a distributed ledger and extract elements of the first executable code. The electronic device determines a code embedding associated with the elements of the first executable code. The electronic device applies a self-attention model and hierarchical cross-attention model on the code embedding. The electronic device determines attention weights for each of the elements associated with the first executable code, based on the application of the self-attention model and the hierarchical cross-attention model. Further, the electronic device trains a deep learning model configured to detect at least one of vulnerabilities or bugs in a second executable code associated with the distributed ledger. The deep learning model is trained based on the attention weights.[French] Un dispositif électronique pour la détection de vulnérabilité ou de bogue dans un code exécutable d'un registre distribué à l'aide d'un modèle d'apprentissage profond est divulgué. Le dispositif électronique a reçu un premier code exécutable associé à un registre distribué et extrait des éléments du premier code exécutable. Le dispositif électronique détermine une incorporation de code associée aux éléments du premier code exécutable. Le dispositif électronique applique un modèle d'auto-attention et un modèle d'attention croisée hiérarchique sur l'incorporation de code. Le dispositif électronique détermine des poids d'attention pour chacun des éléments associés au premier code exécutable, sur la base de l'application du modèle d'auto-attention et du modèle d'attention croisée hiérarchique. En outre, le dispositif électronique entraîne un modèle d'apprentissage profond configuré pour détecter des vulnérabilités et/ou des bogues dans un second code exécutable associé au registre distribué. Le modèle d'apprentissage profond est entraîné sur la base des poids d'attention.

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