【摘 要】
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源代码漏洞的自动检测是一个重要的研究课题。目前现有的解决方案大多是基于线性模型,依赖于源代码的文本信息而忽略了语法结构信息,从而造成了源代码语法和语义信息的丢失,
【机 构】
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大数据技术与系统国家工程研究中心服务计算技术与系统教育部重点实验室集群与网格计算湖北省重点实验室大数据安全湖北省工程研究中心,华中科技大学计算机科学与技术学院,华中科技大学网络空间安全学院,深圳华中科
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.U1936211),深圳市基础研究(学科布局)(No.JCYJ20170413114215614),广东省省级科技计划项目(No.2017B010124001),广东省重点领域研发计划项目(No.2019B010139001)的资助
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源代码漏洞的自动检测是一个重要的研究课题。目前现有的解决方案大多是基于线性模型,依赖于源代码的文本信息而忽略了语法结构信息,从而造成了源代码语法和语义信息的丢失,同时也遗漏了许多漏洞特征。提出了一种基于结构表征的智能化漏洞检测系统Astor,致力于使用源代码的结构信息进行智能化漏洞检测,所考虑的结构信息是抽象语法树(Abstract Syntax Tree,AST)。首先,构建了一个从源代码转化而来且包含源码语法结构信息的数据集,提出使用深度优先遍历的机制获取AST的语法表征。最后,使用神经网络模型学习A
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