基于多關(guān)系結(jié)構(gòu)圖神經(jīng)網(wǎng)絡的代碼漏洞檢測
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>389 K
標簽： 漏洞檢測 圖神經(jīng)網(wǎng)絡 注意力機制
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文檔介紹：針對常規(guī)漏洞檢測技術(shù)提取漏洞特征困難,，存在高誤報率和高漏報率的問題,，提出了一種基于多關(guān)系結(jié)構(gòu)圖神經(jīng)網(wǎng)絡以及關(guān)系結(jié)構(gòu)圖注意力機制的源代碼漏洞檢測模型,。首先通過代碼屬性圖提取代碼的語法和語義信息,，并按照不同的語義關(guān)系劃分成不同的關(guān)系結(jié)構(gòu)圖,實現(xiàn)了代碼表示能力的增強,。然后使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡對圖結(jié)構(gòu)進行表示學習,，在網(wǎng)絡模型中引入后向邊以及關(guān)系結(jié)構(gòu)圖注意力機制,，達到了更有效的學習漏洞特征的效果,。最后為了驗證模型的優(yōu)勢，在大型真實數(shù)據(jù)集上對模型進行了廣泛評估,，實驗結(jié)果證明了該方法有效提高了漏洞檢測能力,。
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