[发明专利]基于图神经网络的漏洞识别与预测方法、系统、计算机设备和存储介质有效
| 申请号： | 202010053062.4 | 申请日： | 2020-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN111274134B | 公开（公告）日： | 2023-07-11 |
| 发明（设计）人： | 孙小兵;曹思聪;李斌 | 申请（专利权）人： | 扬州大学 |
| 主分类号： | G06F21/57 | 分类号： | G06F21/57;G06F11/36;G06N3/0442;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 马鲁晋 |
| 地址： | 225009*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图神经网络的漏洞识别与预测方法、系统、计算机设备和存储介质，方法包括：构建漏洞数据集；将漏洞数据集划分为训练集和测试集；漏洞文件代码图表示；漏洞特征提取；构建预测器，并利用该预测器预测代码文件中的漏洞。系统用于实现上述方法过程，计算机设备和存储介质通过执行计算机程序能够实现上述方法过程。本发明可以更好地利用漏洞代码的语法、语义信息，充分挖掘漏洞代码与上下文的关系，并有效的识别一类漏洞，普适性和通用性更强，可以取代实际代码审计中人工制定漏洞指标的环节，使实际使用成本更低、应用领域更广、精度更高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 漏洞 识别 预测 方法 系统 计算机 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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