[发明专利]一种基于集成神经网络的源代码漏洞检测方法有效
| 申请号： | 201510236687.3 | 申请日： | 2015-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN104809069A | 公开（公告）日： | 2015-07-29 |
| 发明（设计）人： | 周诚;张涛;马媛媛;楚杰;汪晨;时坚;李伟伟;张波;黄秀丽;费稼轩 | 申请（专利权）人： | 中国电力科学研究院;国网智能电网研究院;国家电网公司;国网安徽省电力公司 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京安博达知识产权代理有限公司 11271 | 代理人： | 徐国文 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于集成神经网络的源代码漏洞检测方法，使用N-Gram算法对源代码进行处理，使用N-gram集合来表示源代码，采用概率统计方法从N-gram集合中挖掘出隐含其间的特征，保证代码内容的属性并保留了代码之间的前后顺序关联性质；使用ReliefF算法进行特征选取，计算特征权值，为解决样本数据极端不平衡的情况，需要在计算中充分考虑小类别样本的作用，为不同类别设置不同的近邻值，使得小样本数据的特征能够在计算中体现作用；在神经网络中采用BP算法训练多层前馈网络作为个体网络，利用DS证据理论通过识别率、拒绝率等一系列参数学习每个个体网络的信任范围，根据每个网络的不同信任值汇总出最终的检测结果，实现了准确有效的源代码漏洞检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 集成 神经网络 源代码 漏洞 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于集成神经网络的源代码漏洞检测方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1：建立漏洞检测模型；步骤2：基于漏洞检测模型进行源代码漏洞检测。
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