[发明专利]一种基于深度学习的软件代码行级缺陷检测方法有效
| 申请号： | 201911092161.7 | 申请日： | 2019-11-11 |
| 公开（公告）号： | CN110825642B | 公开（公告）日： | 2021-01-01 |
| 发明（设计）人： | 杨小虎;曹靖;刘力华;张昕东;鄢萌;夏鑫 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的软件代码行级缺陷检测方法，属于软件代码缺陷检测领域，该方法具体包括：(1)master分支中基于类的ATS提取，(2)ATS集合预处理，(3)LSTM模型训练，(4)开发分支ATS集合提取与检测，(5)ATS异常概率排序。该方法的模型代码处理粒度可达代码行级别，可对代码片段做缺陷检测，能够有效捕捉代码中相关Token的前后关联，可利用已有其他代码仓库中的相关代码信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 软件 代码 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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