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基于词向量模型的漏洞检测方法
1
作者
肖巍
胡景浩
+2 位作者
侯正章
王涛
潘超
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2023年第6期1358-1366,共9页
针对漏洞检测领域面临的实验平台不统一、数据集异构等问题,研究词向量模型在C/C++函数漏洞检测方面的应用.用5种词向量模型对源代码生成的抽象语法树结构进行知识表示,用6种神经网络模型进行漏洞检测,实验结果表明,函数级代码具有浅层...
针对漏洞检测领域面临的实验平台不统一、数据集异构等问题,研究词向量模型在C/C++函数漏洞检测方面的应用.用5种词向量模型对源代码生成的抽象语法树结构进行知识表示,用6种神经网络模型进行漏洞检测,实验结果表明,函数级代码具有浅层的语义关系,代码块内部联系紧密.
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关键词
词向量模型
漏洞检测
抽象语法树
代码表征
神经网络
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职称材料
题名
基于词向量模型的漏洞检测方法
1
作者
肖巍
胡景浩
侯正章
王涛
潘超
机构
长春工业大学计算机科学与工程学院
吉林大学软件学院
出处
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2023年第6期1358-1366,共9页
基金
吉林省教育厅科学技术研究项目(批准号:JJKH20220691KJ)。
文摘
针对漏洞检测领域面临的实验平台不统一、数据集异构等问题,研究词向量模型在C/C++函数漏洞检测方面的应用.用5种词向量模型对源代码生成的抽象语法树结构进行知识表示,用6种神经网络模型进行漏洞检测,实验结果表明,函数级代码具有浅层的语义关系,代码块内部联系紧密.
关键词
词向量模型
漏洞检测
抽象语法树
代码表征
神经网络
Keywords
word vector model
vulnerability detection
abstract syntax tree
code representation
neural network
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于词向量模型的漏洞检测方法
肖巍
胡景浩
侯正章
王涛
潘超
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2023
0
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