[发明专利]一种基于加权词向量和神经网络的软件漏洞自动分类方法在审
| 申请号： | 202210614135.1 | 申请日： | 2022-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN114881172A | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 王倩;高玉莹;任家东;张炳 | 申请（专利权）人： | 燕山大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F40/289;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 石家庄众志华清知识产权事务所(特殊普通合伙) 13123 | 代理人： | 王忠良 |
| 地址： | 066004 河北*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于加权词向量和神经网络的软件漏洞自动分类方法，属于计算机软件安全领域，包括以下步骤：S1，对漏洞详细描述文本的数据预处理；S2，漏洞文本经过预处理后，通过Word2Vec模型和N‑TF‑IDF算法结合构造加权词向量，完成文本向量表示；S3，基于神经网络的TCNN‑BiGRU漏洞分类模型实现漏洞自动分类，模型主要包括4个部分，分别为输入层、TextCNN结构、BiGRU结构和全连接层。本发明能够满足对软件漏洞的自动化分类需求，且不受漏洞数量和漏洞种类增多的限制，有效地处理词向量空间的高维性和稀疏性问题，在准确率、宏精确率、宏召回率和宏F1值等多维评价指标中表现出较好性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 加权 向量 神经网络 软件 漏洞 自动 分类 方法 | ||
【主权项】：
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