一种基于混合图神经网络的软件源码漏洞检测方法
公开
摘要
本发明涉及一种基于混合图神经网络的软件源码漏洞检测方法，用于解决在软件源码处理过程中源码内部结构与语义信息丢失，漏洞检测效果差的问题，包括：将源码文件采用信息增强后的代码属性图表示，将信息增强后的代码属性图向量化后输入图卷积神经网络中得到局部特征矩阵；输入门控图神经网络中得到全局特征矩阵。将局部特征矩阵和全局特征矩阵拼接后输入分类器，最后输出检测结果。采用本方法能够有效保留源码内部的结构和语义信息，模型训练采用焦点损失函数在损失计算时赋予正负样本不同大小的权重，避免模型过度拟合样本更多的非漏洞类别，提升了模型的漏洞检测效果。
基本信息
专利标题 ：
一种基于混合图神经网络的软件源码漏洞检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114611115A
申请号 ：
CN202210274334.2
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-18
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
段立娟徐泽鑫陈军成
申请人 ：
北京工业大学
申请人地址 ：
北京市朝阳区平乐园100号
代理机构 ：
北京思海天达知识产权代理有限公司
代理人 ：
张慧
优先权 ：
CN202210274334.2
主分类号 ：
G06F21/57
IPC分类号 ：
G06F21/57 G06F11/36 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F21/00
防止未授权行为的保护计算机、其部件、程序或数据的安全装置
G06F21/50
监控用户、程序或设备，以维护平台完整。例如：处理器、固件或操作系统
G06F21/57
确保或维持可信任的计算机平台，例如安全引导或断电、版本控制、系统软件检查、安全更新或评估漏洞
法律状态
2022-06-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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