软件漏洞检测网络训练方法、应用方法、电子设备及介质

    公开(公告)号:CN118395445A

    公开(公告)日:2024-07-26

    申请号:CN202410394319.0

    申请日:2024-04-02

    Abstract: 本发明提供了一种软件漏洞检测网络训练方法、应用方法、电子设备及介质,涉及文本检测技术领域,包括:获取软件漏洞训练数据,包括代码片段和真实标记;将未标记代码片段输入教师模型,得到部分代码片段的伪标记;构建初始学生模型,基于真实标记和对应代码片段训练检测头,基于伪标记和对应代码片段训练伪检测头,基于真实标记、伪标记和各标记对应代码片段训练最差检测头,得到学生模型;基于教师模型和学生模型的预测性能确定新一轮教师模型,直至新一轮教师模型的预测性能提升至小于预设阈值。本发明通过伪标记和对应代码片段训练伪检测头以降低训练偏差,通过真实标记、伪标记和对应代码片段训练最差检测头以降低数据偏差。

    一种测试用例质量分类和评分方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN119167206A

    公开(公告)日:2024-12-20

    申请号:CN202411235247.1

    申请日:2024-09-04

    Abstract: 本发明公开了一种测试用例质量分类和评分方法、装置及电子设备,属于测试用例质量评估技术领域,其方法包括:确定测试用例的评分等级,根据评分等级确定测试用例的等级标签;根据等级标签设定质量标签分配规则;基于等级标签,依次根据质量标签分配规则对测试用例进行质量标签分配,以生成与质量标签分配规则数量相同的质量标签训练数据集;根据质量标签训练数据集构建对应数量的以质量标签为分类依据的质量分类模型,根据质量分类模型确定待评估测试用例的质量分类概率,根据质量分类概率确定待评估测试用例的质量分类。本发明通过计算质量分类概率进一步计算等级标签概率,以实现准确且多级别的质量分类和评分。

    软件需求错误检测网络训练方法、应用方法及电子设备

    公开(公告)号:CN117667492A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202311765629.0

    申请日:2023-12-20

    Abstract: 本发明公开了一种软件需求错误检测网络训练方法、应用方法及电子设备,包括:获取软件需求文档数据集;构建初始软件需求错误检测网络,将标注数据输入,训练得到初步软件需求错误检测网络;选取部分未标注数据输入到初步软件需求错误检测网络中,预测得到特征向量集和预测概率分布,根据特征向量集和预测概率分布确定查询策略值,根据查询策略值选出待标注数据;对待标注数据进行标注得到重标注数据,更新软件需求文档数据集,并迭代训练初步软件需求错误检测网络,直至标注资源耗尽,得到训练完备的软件需求错误检测网络。综上,本发明通过查询策略值确定最需要标注的待标注数据,得到高准确度的软件需求错误检测网络且减少数据标注的工作量。

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