一种基于代码数据流增强大模型的漏洞检测方法

    公开(公告)号:CN118246029A

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202410451915.8

    申请日:2024-04-16

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于代码数据流增强大模型的漏洞检测方法,适用于任意代码预训练模型的漏洞检测下游任务。该方法主要由数据流图构建、数据流嵌入和正弦位置嵌入、合并数据流信息三个步骤组成。步骤一从函数粒度的源代码中解析数据流图并使用变量数据类型的词嵌入作为节点特征。步骤二通过图学习技术进行数据流图嵌入,通过正弦位置编码将数据流中的相对位置信息合并到图嵌入中,以保证漏洞数据流信息的完整性。步骤三将步骤二中产生的数据流嵌入与预训练模型产生的源代码句向量拼接,使用多层感知机进行漏洞检测。本发明能够通过与代码预训练模型相结合来增强漏洞检测方法在处理复杂数据流信息方面的能力,从而提高检测的性能和效率。

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