| 基于多關(guān)系結(jié)構(gòu)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代碼漏洞檢測(cè) | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：389 K | |
| 標(biāo)簽： 漏洞檢測(cè) 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 注意力機(jī)制 | |
| 所需積分：0分積分不夠怎么辦？ | |
| 文檔介紹：針對(duì)常規(guī)漏洞檢測(cè)技術(shù)提取漏洞特征困難，存在高誤報(bào)率和高漏報(bào)率的問(wèn)題，提出了一種基于多關(guān)系結(jié)構(gòu)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及關(guān)系結(jié)構(gòu)圖注意力機(jī)制的源代碼漏洞檢測(cè)模型。首先通過(guò)代碼屬性圖提取代碼的語(yǔ)法和語(yǔ)義信息，并按照不同的語(yǔ)義關(guān)系劃分成不同的關(guān)系結(jié)構(gòu)圖,實(shí)現(xiàn)了代碼表示能力的增強(qiáng)。然后使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖結(jié)構(gòu)進(jìn)行表示學(xué)習(xí)，在網(wǎng)絡(luò)模型中引入后向邊以及關(guān)系結(jié)構(gòu)圖注意力機(jī)制，達(dá)到了更有效的學(xué)習(xí)漏洞特征的效果。最后為了驗(yàn)證模型的優(yōu)勢(shì)，在大型真實(shí)數(shù)據(jù)集上對(duì)模型進(jìn)行了廣泛評(píng)估，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法有效提高了漏洞檢測(cè)能力。 | |
| 現(xiàn)在下載 | |
| VIP會(huì)員，AET專家下載不扣分；重復(fù)下載不扣分，本人上傳資源不扣分。 | |
zhoubin333 的最新分享
- 基于雙模單包授權(quán)的公路零信任安全應(yīng)用研究*
- 基于區(qū)塊鏈的法檢司數(shù)據(jù)安全共享技術(shù)研究*
- 揭開(kāi)“算法的面紗”：關(guān)于構(gòu)建算法解釋框架的思考
- 企業(yè)“數(shù)據(jù)池”的商業(yè)秘密保護(hù)路徑探究
- 注意力經(jīng)濟(jì)下陪伴式人工智能平臺(tái)的侵權(quán)責(zé)任
- 數(shù)據(jù)抓取行為競(jìng)爭(zhēng)法規(guī)制中的利益衡量研究
- 基于同態(tài)的多對(duì)多電子投票方案設(shè)計(jì)*
- 基于策略和屬性隱藏的區(qū)塊鏈訪問(wèn)控制方法研究
Copyright ? 2005-2024 華北計(jì)算機(jī)系統(tǒng)工程研究所版權(quán)所有 京ICP備10017138號(hào)-2