基于深度学习的软件安全漏洞挖掘

软件的高复杂性和安全漏洞的形态多样化给软件安全漏洞研究带来了严峻的挑战.传统的漏洞挖掘方法效率低下且存在高误报和高漏报等问题,已经无法满足日益增长的软件安全性需求.目前,大量的研究工作尝试将深度学习应用于漏洞挖掘领域,以实现自动化和智能化漏洞挖掘.对深度学习应用于安全漏洞挖掘领域进行了深入的调研和分析.首先,通过梳理和分析基于深度学习的软件安全漏洞挖掘现有研究工作,概括其一般工作框架和技术方法;其次,以深度特征表示为切入点,分类阐述和归纳不同代码表征形式的安全漏洞挖掘模型;然后,分别探讨基于深度学习的软件安全漏洞挖掘模型在具体领域的应用,并重点关注物联网和智能合约安全漏洞挖掘;最后,依据对现有研究工作的整理和总结,指出该领域面临的不足与挑战,并对未来的研究趋势进行展望.

跨境数据流动的现状、分析与展望

大数据时代的来临加快了全球化的进程,让国家之间的经济和政治上的交流变得更加频繁,关于数据的竞争也越来越激烈,数据的跨境流动也已经无法避免.虽然欧盟、美国等国际主要经济体优先对数据跨境进行了部署,为不同国家提供了有效的参考意见,但随着数据跨境流动的需求日益迫切,与之相关的国家安全、个人数据保护问题也逐渐凸显.首先,通过梳理跨境数据流动的现有研究工作,从数据跨境概念出发,归纳其利弊;接着,从其中核心的数据安全技术和监管机制切入,系统地分析和对比多个国家数据跨境流动现状;最后,依据对现有工作的整理与总结,探讨中国现有数据跨境管理体系的不足和面临的挑战,提出针对性的建议和解决方案,并展望该领域的研究和发展趋势.