基于Attention-BiLSTM模型的Python 源代码漏洞检测方法

针对源代码漏洞检测可有效应对网络攻击,保障软件系统安全。提出了一种基于Attention-BiLSTM模型的Python源代码漏洞检测方法。将含有漏洞的Python源代码进行切片处理,使用Word2Vec模型将代码切片编码为特征向量,并利用Attention-BiLSTM模型对源代码中的漏洞缺陷特征进行学习。使用全连接层对Python源代码语句进行预测分类。在7种不同类型的漏洞数据集上进行实验。实验结果表明,相较于基于LSTM及BiLSTM模型的源代码漏洞检测方法,基于Attention-BiLSTM模型的Python源代码漏洞检测方法具有更高的准确率和F1Score,准确率达到了97.65%~99.64%,F1Score达到了89.56%~97.05%。

对推进临沧市牛羊产业发展的思考与对策

笔者对临沧市牛羊产业的现状作了调查分析，就如何发挥当地优势，加快牛羊产业发展进行了论述，供有关部门参考。