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基于关键词的行级别漏洞检测方法
1
作者
潘睿
范希明
+2 位作者
左洪盛
方勇
贾鹏
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第6期1648-1655,共8页
为应对数量庞大的软件漏洞对系统安全的影响,提出研究自动化的漏洞检测方法,实现细粒度的漏洞检测。为提高分析精度,选择提取代码中的漏洞关键词,基于流信息联系易受攻击的代码行,借助深度学习模型的位置编码矩阵标记关键词传递情况,为...
为应对数量庞大的软件漏洞对系统安全的影响,提出研究自动化的漏洞检测方法,实现细粒度的漏洞检测。为提高分析精度,选择提取代码中的漏洞关键词,基于流信息联系易受攻击的代码行,借助深度学习模型的位置编码矩阵标记关键词传递情况,为模型预测的存在漏洞的代码行提供可解释性理由。在NVD官方提供的CVE数据信息上进行实验,检测结果显示超过现有方法,验证了基于关键词的流信息传递能够实现行级别的漏洞检测。
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关键词
漏洞检测
深度学习
细粒度代码分析
静态
分析
漏洞模式
代码
构图
白盒测试
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职称材料
题名
基于关键词的行级别漏洞检测方法
1
作者
潘睿
范希明
左洪盛
方勇
贾鹏
机构
四川大学网络空间安全学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第6期1648-1655,共8页
基金
四川大学数据安全防护与智能治理教育部重点实验室开放课题基金项目(2024YFHZ0015、SCUSACXYD202401、31511080306)。
文摘
为应对数量庞大的软件漏洞对系统安全的影响,提出研究自动化的漏洞检测方法,实现细粒度的漏洞检测。为提高分析精度,选择提取代码中的漏洞关键词,基于流信息联系易受攻击的代码行,借助深度学习模型的位置编码矩阵标记关键词传递情况,为模型预测的存在漏洞的代码行提供可解释性理由。在NVD官方提供的CVE数据信息上进行实验,检测结果显示超过现有方法,验证了基于关键词的流信息传递能够实现行级别的漏洞检测。
关键词
漏洞检测
深度学习
细粒度代码分析
静态
分析
漏洞模式
代码
构图
白盒测试
Keywords
vulnerability detection
deep learning
fine-grained code analysis
static analysis
vulnerability pattern
code composition
white box testing
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
基于关键词的行级别漏洞检测方法
潘睿
范希明
左洪盛
方勇
贾鹏
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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