公开(公告)号：CN114756861A

公开(公告)日：2022-07-15

申请号：CN202210199497.9

申请日：2022-03-01

Applicant: 北京城市学院 ,  中国科学院信息工程研究所

Inventor： 陈小全 ,  龚晓锐 ,  刘剑 ,  夏翔宇 ,  周绍翔

IPC: G06F21/56 ,  G06F21/57 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种多样本比较和融合的多种类型漏洞检测方法及系统，所述方法包括：对原始数据集进行处理，生成多种漏洞类型的数据集；对数据集中的样本进行单一代码的符号化操作，得到符号化样本；构建针对特定程序语言的专有词向量模型，对符号化样本进行向量化操作，得到样本向量；为样本向量分别构建同类型样本融合矩阵和不同类型样本比较矩阵，并且生成同类型样本融合向量和不同类型样本比较向量；利用同类型样本融合向量和不同类型样本比较向量对深度学习模型进行训练，并利用训练后的深度学习模型进行漏洞检测。本发明能够降低模型的复杂度，并且提高模型识别漏洞的能力和准确度。