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针对现有跨平台方法准确率低的问题，提出基于神经网络和局部调用结构匹配的2阶段跨平台固件漏洞关联方法（vulnerabilitydetectionbasedonneuralnetworksandstructurematching,VDNS).以函数为最小关联单元，对函数间调用图、函数内控制流图、函数基本信息进行特征选择和数值化处理，并采用神经网络计算待匹配函数对的相似程度，在此基础上采用结构化匹配方法进一步提高匹配精度.实验结果表明：该方法在二进制文件0口61133乙上性能指标7^1从32.1%提高至7