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一种源代码表征提取方法 

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申请/专利权人:石河子大学

摘要:本发明公开了一种源代码表征提取方法,包括获取源代码数据集,并对数据集进行预处理;基于BERT模型和主成分分析技术PCA,分别对预处理后的数据集中代码行、代码构造进行特征提取,得到第一基本表征向量、第二基本表征向量;基于Multi‑wayTree‑LSTM模型,对代码行的抽象语法树子树特征进行直接提取,得到第三基本表征向量;基于GloVe词嵌入技术和GRU模型,对代码图结构的依赖关系上下文特征进行提取,得到第四基本表征向量、第五基本表征向量;利用注意力机制BiGRU,将得到的基本表征向量进行结合,获得源代码表征。因此,采用上述方法,能够全面地保留源代码中的多方面信息,有利于捕捉代码中存在的潜在漏洞。

主权项:1.一种源代码表征提取方法,其表征在于,包括以下步骤:S1、获取源代码数据集,并对数据集进行预处理;S2、基于BERT模型和主成分分析技术PCA,分别对预处理后的数据集中代码行、代码构造进行特征提取,得到第一基本表征向量、第二基本表征向量;S3、基于Multi-wayTree-LSTM模型,对代码行的抽象语法树子树特征进行直接提取,得到第三基本表征向量;S4、基于GloVe词嵌入技术和GRU模型,对代码图结构的依赖关系上下文特征进行提取,得到第四基本表征向量、第五基本表征向量;S5、利用注意力机制BiGRU,将得到的第一基本表征向量、第二基本表征向量、第三基本表征向量、第四基本表征向量和第五基本表征向量进行结合,获得源代码表征。

全文数据:

权利要求:

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