[发明专利]用于代码静态分析的基于机器学习的敏感函数识别方法在审
| 申请号： | 202211291256.3 | 申请日： | 2022-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN115640013A | 公开（公告）日： | 2023-01-24 |
| 发明（设计）人： | 赵亮;张合磊;赵平;杨临庆 | 申请（专利权）人： | 北京酷德啄木鸟信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F8/41 | 分类号： | G06F8/41;G06F18/241;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京信慧永光知识产权代理有限责任公司 11290 | 代理人： | 姚鹏;陈桂香 |
| 地址： | 100043 北京市石景山区八*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于机器学习的用于代码静态分析的敏感函数识别方法，包括如下步骤：确定与所述敏感函数相关的特征类型以及各所述特征类型中包含的特征实例；根据各所述特征实例，使用训练集数据和部分的测试集数据组成的训练数据对基于贝叶斯网络算法的机器学习算法模型进行训练，其中，所述训练集数据抽取自训练集源代码，所述测试集数据抽取自测试集源代码；将所述测试集数据输入到训练好的所述机器学习算法模型中，获得所述测试集数据中的所述敏感函数的识别分类结果。根据本发明的敏感函数识别方法相比于现有的各类代码分析敏感函数识别方法，具有更准确的识别率和更低的漏报率。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 代码 静态 分析 基于 机器 学习 敏感 函数 识别 方法 | ||
【主权项】：
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