【摘 要】
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针对传统的动静态PHP漏洞挖掘技术效率低、误报率高、漏洞匹配规则过于单一且不具有泛化性的问题,以及现有的以token序列、软件度量等作为特征的神经网络模型不能很好地理解
【机 构】
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西安电子科技大学网络与信息安全学院,西安电子科技大学网络行为研究中心
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针对传统的动静态PHP漏洞挖掘技术效率低、误报率高、漏洞匹配规则过于单一且不具有泛化性的问题,以及现有的以token序列、软件度量等作为特征的神经网络模型不能很好地理解代码语义的问题,提出了一种基于ASTNN深度神经网络的PHP漏洞挖掘方法。首先,根据表达式子树的概念及PHP抽象语法树的特点定义了表达式子树划分规则;其次,根据PHP抽象语法树的特殊结构对传统ASTNN深度神经网络的编码层进行了改进,在提高模型效率的同时更好地保留了抽象语法树所包含的语义信息。最终实验结果表明,基于改进后ASTNN网络的PH
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