[发明专利]一种基于多任务深度学习的安全缺陷报告预测方法在审
| 申请号： | 202010853000.1 | 申请日： | 2020-08-22 |
| 公开（公告）号： | CN112001484A | 公开（公告）日： | 2020-11-27 |
| 发明（设计）人： | 苏小红;蒋远;牟辰光;王甜甜 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G06F40/284;G06F16/35 |
| 代理公司： | 哈尔滨龙科专利代理有限公司 23206 | 代理人： | 高媛 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多任务深度学习的安全缺陷报告预测方法，首先挖掘缺陷报告仓库以及安全漏洞管理网站，构造多任务学习数据集。对数据集中缺陷报告的文本内容进行预处理，生成专业语料库，并利用其训练word2vec模型。建立多任务深度学习模型，利用模型底层的深度神经网络提取缺陷报告的共享语义特征，利用高层的各个子网络学习针对不同任务的具有分辨力的特征，最后将高层网络输出的特征向量作为各子任务预测网络的输入，完成安全缺陷报告识别和严重级别预测任务。本发明首次将多任务学习用于安全缺陷报告预测，利用与目标任务相关的辅助任务信息，引导模型学习到有更强泛化能力的特征，能够提高模型的泛化能力，降低噪音数据的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 深度 学习 安全 缺陷 报告 预测 方法 | ||
【主权项】：
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