[发明专利]图神经网络模型训练方法、软件缺陷检测方法及系统在审
| 申请号： | 202011286945.6 | 申请日： | 2020-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN112288079A | 公开（公告）日： | 2021-01-29 |
| 发明（设计）人： | 高栋栋;江云松;陈睿;高猛;于婷婷;李超;滕俊元;贾春鹏;王峥;杨帆 | 申请（专利权）人： | 北京轩宇信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06F11/36 |
| 代理公司： | 中国航天科技专利中心 11009 | 代理人： | 陈鹏 |
| 地址： | 100190 北京市海淀区科学院*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种图神经网络模型训练方法、软件缺陷检测方法及系统。包括：根据软件缺陷数据集，获取训练软件函数及测试软件函数，训练软件函数和测试软件函数预先标注有初始缺陷数据；根据训练软件函数的多维代码属性，构建初始多维代码属性图，根据测试软件函数的多维代码属性，构建目标多维代码属性图；基于初始多维代码属性图对初始图神经网络模型进行训练，得到训练后的图神经网络模型；基于目标多维代码属性图对训练后的图神经网络模型进行测试，获取预测缺陷数据；在初始缺陷数据和预测缺陷数据匹配时，将训练后的图神经网络模型作为目标图神经网络模型。本发明可以提高软件缺陷检测精度，减少了人工干预的过程，易于扩展检测的缺陷类型。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 模型 训练 方法 软件 缺陷 检测 系统 | ||
【主权项】：
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