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公开(公告)号：CN117972716A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410105910.X
申请日：2024-01-25
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种通过强化学习增强基于提示学习的漏洞检测方法，属于智能软件工程技术领域。解决了现有深度学习模型在理解源代码的语义和语法能力的限制，以及微调预训练模型在大数据集上性能提升较低的技术问题。其技术方案为：包括两个部分：通过采用CodeBERT预训练模型从源代码中提取语义和语法信息，结合提示学习的方法，将预训练模型的预先知识快速应用到漏洞检测任务上，同时结合奖励机制，提升模型在大数据样本下的性能。本发明的有益效果为：可以提高软件漏洞检测的有效性。
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