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基于Transformer语言模型的源代码漏洞检测方法及系统 

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申请/专利权人:中国人民解放军战略支援部队信息工程大学

摘要:本发明涉及互联网安全技术领域,特别涉及一种基于Transformer语言模型的源代码漏洞检测方法及系统,获取代码样本数据,并对代码样本数据中的漏洞类型标注类别标签,以构建漏洞检测样本数据集;构建多分类CodeBERT模型,并利用漏洞检测样本数据集对多分类CodeBERT模型进行训练,将训练后的多分类CodeBERT模型作为漏洞检测目标模型,其中,所述多分类CodeBERT模型基于RoBERTa分词器和Transformer语言模型构建;将待检测的源代码输入至漏洞检测目标模型中,利用漏洞检测目标模型识别并输出待检测源代码中的漏洞类别。本发明能够充分考虑源代码的深层语义、结构、语法特征,利用微调后的模型较好的标源代码漏洞挖掘检测,在软件安全领域具有较好的应用前景。

主权项:1.一种基于Transformer语言模型的源代码漏洞检测方法,其特征在于,包含:获取代码样本数据,并对代码样本数据中的漏洞类型标注类别标签,以构建漏洞检测样本数据集;构建多分类CodeBERT模型,并利用漏洞检测样本数据集对多分类CodeBERT模型进行训练,将训练后的多分类CodeBERT模型作为漏洞检测目标模型,其中,所述多分类CodeBERT模型基于RoBERTa分词器和Transformer语言模型构建;将待检测的源代码输入至漏洞检测目标模型中,利用漏洞检测目标模型识别并输出待检测源代码中的漏洞类别。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 基于Transformer语言模型的源代码漏洞检测方法及系统

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