[发明专利]一种数据处理方法、装置、设备以及存储介质

权利要求书

1.一种数据处理方法，包括：

获取待测函数的函数特征信息以及与所述待测函数对应的输入数据；

基于所述函数特征信息与所述输入数据，生成与所述输入数据对应的输入特征；

将所述输入特征输入数据分类模型，得到与所述输入数据对应的数据分类结果；其中所述数据分类模型包括基于多个标注了数据类型信息的数据样本训练得到的神经网络模型。

2.根据权利要求1所述的方法，所述函数特征信息包括所述待测函数对应的源代码，和/或所述待测函数对应的属性信息；所述属性信息包括以下中的至少一项：

函数名称；函数路径；函数参数；函数参数类型；函数返回值；函数分支表达式；函数调用链信息；函数流程信息。

3.根据权利要求1所述的方法，还包括：

获取函数变更信息；所述函数变更信息指示待测代码包括的函数中，发生变更的函数；

将所述函数变更信息中指示的发生变更的函数确定为所述待测函数。

4.根据权利要求3所述的方法，还包括：

基于所述待测代码中各函数之间的关联关系，确定所述待测代码中与所述发生变更的函数对应的关联函数；

将所述关联函数确定为所述待测函数。

5.根据权利要求1所述的方法，所述函数特征信息包括所述待测函数对应的源代码；所述基于所述函数特征信息与所述输入数据，生成与所述输入数据对应的输入特征，包括：

将所述源代码与所述输入数据分别转换为第一字符串序列与第二字符串序列；

删除所述第一字符串序列中的无效字符串；

对删除无效字符串的所述第一字符串序列与所述第二字符串序列分别进行向量化处理，并基于向量化处理结果得到所述输入特征。

6.根据权利要求1-5任一所述的方法，所述输入数据包括与所述待测函数对应的输入数据集中的数据；

所述方法还包括：

基于所述输入数据集中各输入数据分别对应的数据分类结果，确定所述输入数据集中的有效数据。

7.根据权利要求6所述的方法，还包括：

利用预先维护的过滤规则，对所述有效数据进行过滤，得到所述待测函数对应的最终输入数据。

8.一种数据处理装置，包括：

获取模块，用于获取待测函数的函数特征信息以及与所述待测函数对应的输入数据；

生成模块，用于基于所述函数特征信息与所述输入数据，生成与所述输入数据对应的输入特征；

输入模块，用于将所述输入特征输入数据分类模型，得到与所述输入数据对应的数据分类结果；其中所述数据分类模型包括基于多个标注了数据类型信息的数据样本训练得到的神经网络模型。

9.一种电子设备，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器通过运行所述可执行指令以实现如权利要求1-7任一所述的数据处理方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于使处理器执行如权利要求1-7任一所述的数据处理方法。