基于多关系结构图神经网络的代码漏洞检测

针对常规漏洞检测技术提取漏洞特征困难,存在高误报率和高漏报率的问题,提出了一种基于多关系结构图神经网络以及关系结构图注意力机制的源代码漏洞检测模型。首先通过代码属性图提取代码的语法和语义信息,并按照不同的语义关系划分成不同的关系结构图,实现了代码表示能力的增强。然后使用图神经网络对图结构进行表示学习,在网络模型中引入后向边以及关系结构图注意力机制,达到了更有效的学习漏洞特征的效果。最后为了验证模型的优势,在大型真实数据集上对模型进行了广泛评估,实验结果证明了该方法有效提高了漏洞检测能力。