【摘 要】
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软件漏洞会给软件安全造成极大的危害,带来巨大的经济和社会损失,严重威胁国家安全。目前,自动化漏洞检测是软件安全领域的一个研究热点。传统基于静态检测和动态检测技术主要依赖专家的先验知识来定义特征,机器学习和深度学习的快速发展缓解了手动定义特征的负担以及由于人们的主观性而造成的准确性较低的问题,自动化漏洞检测（AVP）引起了软件安全领域研究人员的大量关注。目前已经提出一些自动化漏洞检测方法:如基于机器
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软件漏洞会给软件安全造成极大的危害,带来巨大的经济和社会损失,严重威胁国家安全。目前,自动化漏洞检测是软件安全领域的一个研究热点。传统基于静态检测和动态检测技术主要依赖专家的先验知识来定义特征,机器学习和深度学习的快速发展缓解了手动定义特征的负担以及由于人们的主观性而造成的准确性较低的问题,自动化漏洞检测（AVP）引起了软件安全领域研究人员的大量关注。目前已经提出一些自动化漏洞检测方法:如基于机器学习（ML）的漏洞检测方法（VPMs）、基于软件度量的漏洞检测方法和基于深度学习的漏洞检测方法。需要设计一种客观的表征方法来提取漏洞特征,本文基于代码度量来表征代码,从而进行检测漏洞,进一步提出了一种方法（VULNDETECT）,一种基于深度学习的漏洞检测模型,它使用CNN、CNN-LSTM和简单DNN的混合神经网络进行特征提取和代码度量的学习。我们通过实验将VULNDETECT与现有的基于深度学习的漏洞检测方法进行比较,实验结果显示,我们的方法在F1、召回率和准确率三个评价指标上分别达到了 0.92、0.99和0.91,F1-score相比之前的工作提高了 18%。
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＜正＞在市场经济条件下，债务重组除了可以作为缓解债务人面临财务压力的可行的备选手段外，还可以作为特定情形下实现双方长期合作共赢的有效途径。在《企业会计准则第12号—债务重组（2019）》（以下简称“新债务重组准则”）发布以前，我国对债务重组的账务处理规范曾数次在纳入损益核算系统与纳入所有者权益核算系统之间玩“跷跷板”。债务重组交易中涉及原债务与重组债务或权益工具、原债权与重组债权或股权投资、非金融
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刑事二审抗诉作为检察机关对审判权实行法律监督的重要途径,不仅能对一审裁判实现实体与程序的双重监督作用,更是起着保护各方当事人合法权益的屏障作用,这对于检察实践具有重要意义。我国于2018年修改《刑事诉讼法》推行了认罪认罚制度,近年来针对适用认罪认罚程序案件提起二审抗诉的新现象更是值得关注。本文结合C市的有关裁判文书以及相关数据,对其运行现状以及存在的问题进行考察,最后再对此提出切实可行的改革建议与
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