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公开(公告)号：CN110232280B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201910535369.5
申请日：2019-06-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于树形结构卷积神经网络的软件漏洞检测方法，分析源代码得到抽象语法树AST结构，提取AST结构中各结点的结点类型；构建包含embedding层的神经网络预处理模型，其输入为提取的结点类型，输出为结点类型的预测概率；利用结点类型进行神经网络训练；训练完成后，将embedding层输出的向量特征值作为卷积神经网络模型的输入，以源代码是否存在漏洞为标签，训练卷积神经网络模型作为代码分类器；对于待检测源代码，提取其AST结构中的结点类型，重新训练神经网络预处理模型，将embedding层输出的向量特征值输入卷积神经网络模型，得到漏洞检测结果。本发明能更好的提取代码中的特征信息，从而给出能全面的分析结果。
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公开(公告)号：CN112541180B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202011488425.3
申请日：2020-12-16
Abstract: 本发明公开了一种基于语法特征和语义特征的软件安全漏洞检测方法。包括以下步骤：步骤1、确定检测对象的粒度；步骤2、建立软件历史漏洞库；步骤3、建立检测对象的抽象语法树；步骤4、对抽象语法树进行嵌入；步骤5、对检测对象软件源代码进行编译；步骤6、建立检测对象的程序依赖图；步骤7、对程序依赖图进行嵌入，步骤8、使用图卷积神经网络对AST的特征进行学习：步骤9、使用双向LSTM对PDG的特征进行学习；本发明的优越效果是：提高了检测模型的精度、准确率、召回率的性能指标；采用一种图神经网络直接对AST树形结构进行学习，因此不会丢失任何信息，基于图神经网络的特征直接提取方式能够极大提高模型的检测性能。
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公开(公告)号：CN112541180A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011488425.3
申请日：2020-12-16
Abstract: 本发明公开了一种基于语法特征和语义特征的软件安全漏洞检测方法。包括以下步骤：步骤1、确定检测对象的粒度；步骤2、建立软件历史漏洞库；步骤3、建立检测对象的抽象语法树；步骤4、对抽象语法树进行嵌入；步骤5、对检测对象软件源代码进行编译；步骤6、建立检测对象的程序依赖图；步骤7、对程序依赖图进行嵌入，步骤8、使用图卷积神经网络对AST的特征进行学习：步骤9、使用双向LSTM对PDG的特征进行学习；本发明的优越效果是：提高了检测模型的精度、准确率、召回率的性能指标；采用一种图神经网络直接对AST树形结构进行学习，因此不会丢失任何信息，基于图神经网络的特征直接提取方式能够极大提高模型的检测性能。
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公开(公告)号：CN110232280A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910535369.5
申请日：2019-06-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于树形结构卷积神经网络的软件漏洞检测方法，分析源代码得到抽象语法树AST结构，提取AST结构中各结点的结点类型；构建包含embedding层的神经网络预处理模型，其输入为提取的结点类型，输出为结点类型的预测概率；利用结点类型进行神经网络训练；训练完成后，将embedding层输出的向量特征值作为卷积神经网络模型的输入，以源代码是否存在漏洞为标签，训练卷积神经网络模型作为代码分类器；对于待检测源代码，提取其AST结构中的结点类型，重新训练神经网络预处理模型，将embedding层输出的向量特征值输入卷积神经网络模型，得到漏洞检测结果。本发明能更好的提取代码中的特征信息，从而给出能全面的分析结果。
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