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基于小样本学习的源码漏洞检测
被引量：
2
1
作者
陈洪森
方勇
+2 位作者
郝城凌
杨运涛
张棋
《信息安全研究》
CSCD
北大核心
2024年第5期440-445,共6页
源码漏洞检测是发现及定位关键系统威胁的重要手段.目前,将深度学习技术应用于源码漏洞检测已经成为研究热点.然而,由于源码漏洞样本缺失,有限的数据条件资源导致现有的源码漏洞检测方法在小样本场景下效果不佳.提出了一种基于小样本学...
源码漏洞检测是发现及定位关键系统威胁的重要手段.目前,将深度学习技术应用于源码漏洞检测已经成为研究热点.然而,由于源码漏洞样本缺失,有限的数据条件资源导致现有的源码漏洞检测方法在小样本场景下效果不佳.提出了一种基于小样本学习的源码漏洞检测方法,其目标在于为有限样本量的源码漏洞检测场景提供解决方案.该方法由4个关键部分组成:源码切片和编码、基于元学习的数据集处理、基于动态路由算法的漏洞类向量生成和基于神经张量网络的漏洞类向量匹配.该方法和卷积神经网络、原型网络、关系网络进行了对比,实验结果表明,该方法在准确率方面优于其他的方法,可以有效应对源码漏洞样本稀疏问题.在2-way 5-shot和2-way 10-shot的情况下,该方法分别达到93.92%和95.08%的准确率.
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关键词
小样本学习
漏洞检测
归纳网络
代码切片
元学习
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职称材料
题名
基于小样本学习的源码漏洞检测
被引量：
2
1
作者
陈洪森
方勇
郝城凌
杨运涛
张棋
机构
四川大学网络空间安全学院
成都市互联网信息中心
出处
《信息安全研究》
CSCD
北大核心
2024年第5期440-445,共6页
文摘
源码漏洞检测是发现及定位关键系统威胁的重要手段.目前,将深度学习技术应用于源码漏洞检测已经成为研究热点.然而,由于源码漏洞样本缺失,有限的数据条件资源导致现有的源码漏洞检测方法在小样本场景下效果不佳.提出了一种基于小样本学习的源码漏洞检测方法,其目标在于为有限样本量的源码漏洞检测场景提供解决方案.该方法由4个关键部分组成:源码切片和编码、基于元学习的数据集处理、基于动态路由算法的漏洞类向量生成和基于神经张量网络的漏洞类向量匹配.该方法和卷积神经网络、原型网络、关系网络进行了对比,实验结果表明,该方法在准确率方面优于其他的方法,可以有效应对源码漏洞样本稀疏问题.在2-way 5-shot和2-way 10-shot的情况下,该方法分别达到93.92%和95.08%的准确率.
关键词
小样本学习
漏洞检测
归纳网络
代码切片
元学习
Keywords
few-shot learning
vulnerability detection
induction network
code slicing
meta-learning
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小样本学习的源码漏洞检测
陈洪森
方勇
郝城凌
杨运涛
张棋
《信息安全研究》
CSCD
北大核心
2024
2
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