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软件应用持续升级换代,漏洞形式也更加变化多端,为进一步提升漏洞检测有效性,保障软件应用与系统安全,以可变形卷积神经网络为技术支持,构建一种软件漏洞检测算法。采用卷积层、全连接层等架构用于输入软件漏洞特征的子网络,利用网格生成器将空间变换参数变为一个参数化采样网格,完成输入特征映射采样;求取权值与采样值的所有乘积和,根据神经元输出形式界定,推导出软件漏洞特征点在可变形卷积神经网络下表达形式,通过添加与输入层大小相同的偏移量,挖掘双线性插值核中含有的运算规则,结合可变形卷积的池化变形形式,发现软件漏洞特