【摘 要】
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每年都有越来越多的软件漏洞被发现,这些漏洞可能会导致严重的利益风险,也可能导致系统被破坏.这些漏洞可能存在于公开的开源的代码中,也有可能存在于内部的非开源代码中.本
【机 构】
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北京交通大学 计算机与信息科学技术学院 北京 100044
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每年都有越来越多的软件漏洞被发现,这些漏洞可能会导致严重的利益风险,也可能导致系统被破坏.这些漏洞可能存在于公开的开源的代码中,也有可能存在于内部的非开源代码中.本文针对一个具有百万条函数源码数据集,采用卷积神经网络模型(CNN)、循环神经网络模型(RNN)、卷积神经网络结合随机森林模型(CNN-RF),循环神经网络结合随机森林模型(RNN-RF),其标签是由三个不同的静态分析器生成,这些标签表明了潜在的漏洞.针对该数据集,开发了基于深度特征表征学习的快速的、可扩展的漏洞检测系统,该系统可以直接分析函数级源码,并且给出分析报告.最后,使用了实际的软件代码来评测该漏洞检测系统,其结果表明,结合随机森林的神经网络比单独使用神经网络的分类效果更好.
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