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申请/专利权人：北京工业大学
摘要：本发明涉及一种基于混合图神经网络的软件源码漏洞检测方法，用于解决在软件源码处理过程中源码内部结构与语义信息丢失，漏洞检测效果差的问题，包括：将源码文件采用信息增强后的代码属性图表示，将信息增强后的代码属性图向量化后输入图卷积神经网络中得到局部特征矩阵；输入门控图神经网络中得到全局特征矩阵。将局部特征矩阵和全局特征矩阵拼接后输入分类器，最后输出检测结果。采用本方法能够有效保留源码内部的结构和语义信息，模型训练采用焦点损失函数在损失计算时赋予正负样本不同大小的权重，避免模型过度拟合样本更多的非漏洞类别，提升了模型的漏洞检测效果。
主权项：1.一种基于混合图神经网络的软件源码漏洞检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A：获得待检测源码文件的代码属性图，代码属性图包括关键词和关键词的组合，将源码文件的编码顺序信息加入代码属性图中得到信息增强后的代码属性图，信息增强后的代码属性图中的节点对应代码属性图中的关键词或关键词的组合；步骤B：将信息增强后的代码属性图向量化后得到源码表征G，向量化包括图中节点的向量化和节点间连接边的向量化；步骤C：将源码表征G输入图卷积神经网络GCN中得到局部特征矩阵Hl；将源码表征G输入门控图神经网络GGNN中得到全局特征矩阵Hg；步骤D：将局部特征矩阵Hl和全局特征矩阵Hg拼接后输入分类器，最后输出检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工业大学 一种基于混合图神经网络的软件源码漏洞检测方法
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