【摘 要】
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针对智能化漏洞检测,从源代码程序依赖图中根据漏洞特征提取图结构源代码切片,将图结构切片信息表征后利用图神经网络模型进行漏洞检测工作.实现了切片级的漏洞检测,并在代码行级预测漏洞行位置.为了验证系统的有效性,分别与静态漏洞检测系统、基于序列化文本信息和基于图结构化信息的漏洞检测系统做比较,实验结果表明,所提系统在漏洞检测能力上有较高准确性,并且在漏洞代码行预测工作上有较好表现.
【机 构】
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华中科技大学网络空间安全学院,湖北武汉430074;信息系统安全技术重点实验室,北京100101;华中科技大学软件学院,湖北武汉430074;华中科技大学网络与计算中心,湖北武汉430074
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针对智能化漏洞检测,从源代码程序依赖图中根据漏洞特征提取图结构源代码切片,将图结构切片信息表征后利用图神经网络模型进行漏洞检测工作.实现了切片级的漏洞检测,并在代码行级预测漏洞行位置.为了验证系统的有效性,分别与静态漏洞检测系统、基于序列化文本信息和基于图结构化信息的漏洞检测系统做比较,实验结果表明,所提系统在漏洞检测能力上有较高准确性,并且在漏洞代码行预测工作上有较好表现.
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