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基于ResTextCNN和自注意力机制的二进制代码漏洞检测
1
作者
武光利
唐惠莉
张静
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第10期367-375,共9页
为了提取更复杂的语义特征,并且确定汇编代码段中指令对任务的贡献程度,提出一种基于ResTextCNN和自注意力机制的注意力残差卷积网络(ISA-ResTextCNN)。通过自注意力机制为代码段中指令赋予权重,关注不同指令对任务的影响。使用ResText...
为了提取更复杂的语义特征,并且确定汇编代码段中指令对任务的贡献程度,提出一种基于ResTextCNN和自注意力机制的注意力残差卷积网络(ISA-ResTextCNN)。通过自注意力机制为代码段中指令赋予权重,关注不同指令对任务的影响。使用ResTextCNN在提取更深层次语义特征的同时,充分考虑输入信息,以此提高模型检测性能。在模型训练时,添加最大范数正则化可以较好地解决过拟合问题。实验结果表明,该模型可以提高二进制代码漏洞检测性能,相比较同类基准模型在准确率和F1-score上都得到了提升。
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关键词
二进制代码漏洞检测
指令嵌入网络
自注意力机制
特征提取网络
正则化
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题名
基于ResTextCNN和自注意力机制的二进制代码漏洞检测
1
作者
武光利
唐惠莉
张静
机构
甘肃政法大学网络空间安全学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第10期367-375,共9页
基金
甘肃省自然科学基金项目(21JR7RA570)
2021年陇原青年创新创业项目(2021LQGR20)
+5 种基金
甘肃省科技计划项目(20CX9JA130)
2022年甘肃省高等学校青年博士基金项目(2022QB-123)
兰州市人才创新创业项目(2020-RC-27)
甘肃政法大学校级重大科研创新项目(GZF2020XZDA03)
2022年甘肃省优秀研究生“创新之星”项目(2022CXZX-790)
甘肃政法大学校级科研创新团队项目。
文摘
为了提取更复杂的语义特征,并且确定汇编代码段中指令对任务的贡献程度,提出一种基于ResTextCNN和自注意力机制的注意力残差卷积网络(ISA-ResTextCNN)。通过自注意力机制为代码段中指令赋予权重,关注不同指令对任务的影响。使用ResTextCNN在提取更深层次语义特征的同时,充分考虑输入信息,以此提高模型检测性能。在模型训练时,添加最大范数正则化可以较好地解决过拟合问题。实验结果表明,该模型可以提高二进制代码漏洞检测性能,相比较同类基准模型在准确率和F1-score上都得到了提升。
关键词
二进制代码漏洞检测
指令嵌入网络
自注意力机制
特征提取网络
正则化
Keywords
Binary code vulnerability detection
Instruction embedding network
Self-attention mechanism
Feature extraction network
Regularization
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ResTextCNN和自注意力机制的二进制代码漏洞检测
武光利
唐惠莉
张静
《计算机应用与软件》
北大核心
2025
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