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题名面向区块链漏洞知识库的大模型增强知识图谱问答模型
被引量：1
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作者
解飞
宋建华
姜丽
张龑
何帅
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机构
湖北大学计算机与信息工程学院
湖北大学网络空间安全学院
华中科技大学网络空间安全学院
智能感知系统与安全教育部重点实验室
智能网联汽车网络安全湖北省工程研究中心
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第2期137-142,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(62377009)
湖北省重点研发计划重点项目(2021BAA188)
+2 种基金
湖北省重点研发计划重点项目(2021BAA184)
湖北省高等学校人文社会科学重点研究基地绩效评价信息管理研究中心课题(2020JX01)
湖北省科技计划重大科技专项(2024BAA008)。
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文摘
大语言模型(LLM)在专业领域特别是区块链漏洞领域应用时存在局限性,如专业术语噪声干扰和细粒度信息过重导致理解不足。为此,构建一种面向区块链漏洞知识库的增强型知识图谱问答模型(LMBK_KG)。通过整合大模型和知识图谱来增强知识表示和理解能力,同时利用多粒度语义信息进行专业问题的过滤和精准匹配。研究方法包括使用集成的多粒度语义信息和知识图谱来过滤专业术语噪声,以及采用大模型生成的回答与专业知识图谱进行结构化匹配和验证,以提高模型的鲁棒性和安全性。实验结果表明,所提出的模型在区块链漏洞领域问答的准确率比单独使用大模型提高26%。
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关键词
大语言模型
知识图谱
问答模型
多粒度语义信息
区块链
漏洞信息
文本表征
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Keywords
large language model
knowledge graph
question-answering model
multi-granularity semantic information
blockchain
vulnerability information
text representation
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分类号
TN929.5-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名二进制代码相似性检测方法综述
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作者
魏有缘
宋建华
张龑
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机构
湖北大学网络空间安全学院
湖北大学计算机与信息工程学院
智能感知系统与安全教育部重点实验室
智能网联汽车网络安全湖北省工程研究中心
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出处
《计算机科学》
北大核心
2025年第6期365-380,共16页
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基金
国家自然科学基金(62377009)
湖北省重大攻关项目(JD)(2023BAA018)
+1 种基金
湖北省重点研发计划重点项目(2021BAA188,2021BAA184)
湖北省高等学校人文社会科学重点研究基地绩效评价信息管理研究中心课题(2020JX01)。
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文摘
代码相似性检测按照研究对象可分为源代码相似性检测和二进制代码相似性检测两种,常用于恶意代码识别、漏洞搜索、版权保护等场景。基于目前国内的互联网环境,程序通常以二进制文件的形式发布,大多数程序都无法直接获得源代码,因此在软件安全领域的相关研究中,二进制代码相似性检测的应用范围相对更广。从二进制代码相似性检测的定义和实现流程出发,按照代码表征形式将其分为基于文本字符、基于代码嵌入、基于图嵌入三大类,对经典的二进制代码相似性检测方法和近5年的新方法共19篇文献进行了整理,并根据多架构、Baseline、基准数据集和检测性能对各类方法进行了分析和总结。最后,结合新方法的发展分析了当前存在的问题和未来可能的研究方向。
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关键词
二进制代码相似性检测
代码表征
软件安全
恶意代码识别
漏洞搜索
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Keywords
Binary code similarity detection
Code representation
Software security
Malicious code identification
Vulnerability search
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分类号
TP311.5
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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