在Java反序列化漏洞检测中，图网络模型是如何优化漏洞检测流程以降低误报率并提高命中率的？请结合《SerialFinder：基于图网络的Java反序列化漏洞检测》提供实例说明。

《SerialFinder：基于图网络的Java反序列化漏洞检测》提供了一种创新的视角来理解和检测Java反序列化漏洞。传统检测方法往往依赖于规则匹配或者污点分析，这些方法在检测精度和效率上存在局限性，容易导致高误报率或漏报。图网络模型通过将调用链映射到图结构中，使得漏洞检测过程能够捕捉到更为复杂和隐蔽的漏洞模式，从而有效提升检测准确性。

参考资源链接：[SerialFinder：基于图网络的Java反序列化漏洞检测](https://wenku.csdn.net/doc/73c83sxbeq?spm=1055.2569.3001.10343)

利用图网络模型进行Java反序列化漏洞检测，可以将Java对象的序列化和反序列化过程抽象为图结构中的节点和边，其中节点代表对象或方法，边代表方法调用关系。SerialFinder通过这种方式构建图数据库，结合图神经网络模型训练出能够识别潜在漏洞模式的模型。这种方法不仅能够从数据的局部特征中学习，还能够捕捉到数据间的全局特征，即整个调用链的结构特征，这对于区分正常的序列化行为和潜在的攻击行为至关重要。

实验表明，SerialFinder通过图网络模型检测Java反序列化漏洞时，能够显著降低误报率，并提高命中率。例如，在对比实验中，SerialFinder在三个公共组件库上的平均命中率达到了64%，相比GadgetInspector的33%大幅提升。这说明SerialFinder不仅能够准确识别出真正的漏洞，还能够有效过滤掉那些正常的、安全的调用链，从而大大减少安全审计和漏洞修补过程中的负担。

总的来说，SerialFinder提出的基于图网络的检测方法，为Java反序列化漏洞检测提供了一种新的技术路径，有效地提高了检测的准确性，减少了误报，提升了整体的安全防御能力。

参考资源链接：[SerialFinder：基于图网络的Java反序列化漏洞检测](https://wenku.csdn.net/doc/73c83sxbeq?spm=1055.2569.3001.10343)