[发明专利]可解释性的软件漏洞检测与推荐方法及系统在审
| 申请号： | 202011131831.4 | 申请日： | 2020-10-21 |
| 公开（公告）号： | CN112364352A | 公开（公告）日： | 2021-02-12 |
| 发明（设计）人： | 孙小兵;曹思聪;李斌 | 申请（专利权）人： | 扬州大学 |
| 主分类号： | G06F21/57 | 分类号： | G06F21/57;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 朱炳斐 |
| 地址： | 226009 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种可解释性的软件漏洞检测与推荐方法及系统，方法包括以下步骤：构建漏洞数据集；进行漏洞代码图嵌入，将代码转化为可供神经网络学习的图形结构；进行漏洞特征学习，提取不同类型的特征；进行漏洞数据集平衡，合成少数类数据；构建漏洞检测模型，利用该模型检测待测漏洞实例所含漏洞并为其推荐漏洞样例。本发明可以更好地利用漏洞代码的语法、语义信息，充分挖掘漏洞代码与上下文的关系，达到对多种漏洞类型的判别与输出，普适性和通用性更强，可以取代实际代码审计中人工制定漏洞指标的环节，并推荐与检测代码所含漏洞类似的已知漏洞，使实际应用领域更广、精度更高、可解释性强。 | ||
| 搜索关键词： | 解释性 软件 漏洞 检测 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
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