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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明提供了一种基于提示微调的软件漏洞严重程度预测方法，属于计算机技术领域，包括以下步骤：S1：搜集处理漏洞严重程度预测相关数据集。S2：按9：1的比例划分为训练集和验证集，借助分层采样方法保证两者严重程度分布一致；S3：设计混合提示模板及映射方法，将源代码和漏洞描述融合，输入到CodeT5进行模型和提示模板训练；S4：训练时采用早停策略防止过拟合，并返回最优的模型和提示模板；S5：对需要预测的软件漏洞，借助混合提示模板融合源代码和漏洞描述，输入模型并完成严重程度的预测。本发明的有益效果为：借助提示微调和源代码与漏洞描述的融合，不需要大量训练数据，即可完成高质量漏洞严重程度预测模型的构建。
主权项：1.基于提示微调的软件漏洞严重程度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1通过挖掘漏洞暴露数据库CVE和基于Git网站的实际软件开发项目，从中收集漏洞的CVEID、修复前代码、漏洞严重程度和漏洞描述，然后对其进行预处理，最终得到数据集D，设定数据集的格式为CVEID，漏洞修复前代码，漏洞描述，漏洞严重程度；2划分数据集，按照9：1的比例划分为训练集和验证集，划分过程要借助分层采样方法来保证这两个集合中漏洞严重程度分布保持一致；3针对步骤1中收集到的数据集，提取源代码和漏洞描述，将其与我们构建的混合提示模板结合形成新的输入，输入到预训练模型CodeT5中，借助提示微调，用于训练软件漏洞严重程度预测模型和混合提示模板；4模型训练过程中，利用早停策略，若验证集的指标连续下降10次，则停止训练，防止出现过拟合问题，并返回构建出的最优软件漏洞严重程度预测模型和对应的提示模板；5针对需要评估的软件漏洞，通过提取该漏洞源代码及漏洞描述信息，通过与训练后的混合提示模板P进行融合，最后输入到上述构建出的软件漏洞严重程度预测模型M以完成目标软件漏洞的严重程度预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 基于提示微调的软件漏洞严重程度预测方法
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