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申请/专利权人：石河子大学
摘要：本发明提供的一种基于改进图神经网络的源代码漏洞检测方法，包括结合自监督注意力模型SGAT和局部增强模型LA，构建基于改进图神经网络LA_SGAT的漏洞检测方法；收集源代码数据集并进行预处理，提取源代码的节点特征；通过局部增强模型LA，对节点特征进行局部增强，并与节点特征结合，获得第一输出特征；基于节点的第一输出特征和邻接特征，通过自监督注意力模型SGAT进行训练，获得第二输出特征；基于第二输出特征，通过金字塔池化、全连接层和Softmax分类层，得到源代码漏洞检测结果。因此，采用上述方法，能够全面、高效地捕获节点特征，提升漏洞检测的有效性。
主权项：1.一种基于改进图神经网络的源代码漏洞检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、结合自监督注意力模型SGAT和局部增强模型LA，构建基于改进图神经网络LA_SGAT的漏洞检测方法；S2、收集源代码数据集并进行预处理，提取源代码的节点特征；S3、通过局部增强模型LA，对节点特征进行局部增强，并与节点特征结合，获得第一输出特征；S4、将节点的第一输出特征形成的特征矩阵和邻接矩阵作为输入，通过自监督注意力模型SGAT进行训练，获得第二输出特征；S5、基于第二输出特征，通过金字塔池化、全连接层和Softmax分类层，得到源代码漏洞检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 石河子大学 一种基于改进图神经网络的源代码漏洞检测方法
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