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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可解释性模型的源代码漏洞定位方法，包括基于强化学习，构建可解释性图网络模型RG‑Explainer，并通过可解释性图网络模型RG‑Explainer获得若干重要性大的图节点，进而获得漏洞行的行号信息；其中，可解释性图网络模型RG‑Explainer包括起始节点选择部分、迭代图生成部分和停止标准学习部分；起始节点选择部分用于确定重要性最大的节点作为起始节点；迭代图生成部分通过将重要的邻居节点添加到原始节点特征中，生成解释子图。因此，采用上述方法，能够通过可解释性图网络模型分析节点的重要性，判断具体的漏洞行，从而实现代码漏洞定位。
主权项：1.一种基于可解释性模型的源代码漏洞定位方法，其特征在于，包括：基于强化学习，构建可解释性图网络模型RG-Explainer，并通过可解释性图网络模型RG-Explainer获得若干重要性大的图节点，进而获得漏洞行的行号信息；其中，可解释性图网络模型RG-Explainer包括起始节点选择部分、迭代图生成部分和停止标准学习部分：起始节点选择部分，通过设计种子定位模块选择种子节点；迭代图生成部分，基于种子节点，按顺序获得解释子图的节点，并通过奖励机制进行控制，获得解释子图的节点表示；停止标准学习部分，基于自注意力机制，获得终止学习条件和节点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 石河子大学 一种基于可解释性模型的源代码漏洞定位方法
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