[发明专利]一种基于深度学习的源代码漏洞检测方法有效
| 申请号： | 201910214764.3 | 申请日： | 2019-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN110011986B | 公开（公告）日： | 2021-04-02 |
| 发明（设计）人： | 金舒原;吴跃隆 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度学习的源代码漏洞检测方法，基于深度学习，自动完成源代码的特征抽取，并结合代码度量指标和自动抽取的源代码特征，使用随机深林算法构建漏洞检测模型。本发明提供了一种基于深度学习的源代码漏洞检测方法具有更高的自动化程度，减少对领域专家知识的依赖，大大节约代码审计成本，提高代码审计的效率。而相较于其它使用深度学习进行漏洞检测的方法，本方法结合代码的多种表示更大化地将代码的语法和语义信息保留，使深度学习算法自动抽取的特征能更好地刻画代码，同时结合常用的代码度量指标作为检测的特征，进一步提高检测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 源代码 漏洞 检测 方法 | ||
【主权项】：
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