[发明专利]基于知识图谱的开源软件漏洞挖掘方法在审
| 申请号： | 202110264728.5 | 申请日： | 2021-03-11 |
| 公开（公告）号： | CN113239358A | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 王红兵;王伟 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06F21/57 | 分类号： | G06F21/57;G06F16/36;G06F8/70 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 蒋昱 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供基于知识图谱的开源软件漏洞挖掘方法，将知识表示学习与图卷积神经网络相结合，给开源项目提供漏洞发现与预测工具，从而保证开源项目组件调用的安全性。首先，本发明通过开源软件领域知识本体构建知识图谱，实体类包括了项目、依赖库、项目版本、漏洞ID，缺陷ID等。然后分析了将图模型方法应用于软件漏洞领域知识实体可行性，为软件漏洞挖掘提供理论基础。最后提出知识表示学习与图卷积神经网络相结合的方法，将项目中实体信息、结构性特征等历史数据信息作为训练数据训练图卷积神经网络的模型，用于软件漏洞的发现与预测。为提高模型的训练效率，使用知识表示学习模型嵌入实体的结构性特征，从而更高效、精确地发掘出项目漏洞信息。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 知识 图谱 软件 漏洞 挖掘 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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