使用深度学习的关于漏洞检测的顶刊论文有哪些
时间: 2023-02-26 15:57:03 浏览: 71
在深度学习领域,关于漏洞检测的顶尖论文有以下几篇:
1. "DeepXplore: Automated Whitebox Testing of Deep Learning Systems"
2. "DeepVulD: A Deep Learning Based Vulnerability Detection Framework for Software Systems"
3. "DeePwn: A Deep Learning Framework for Vulnerability Detection in Binary Executables"
4. "Adversarial Deep Learning for Vulnerability Detection"
5. "DL-Sec: Deep Learning for Security"
这些论文都提出了使用深度学习技术来检测漏洞的方法,并在实际应用中取得了良好的效果。
相关问题
深度学习漏洞检测的有哪些关键技术
深度学习漏洞检测的关键技术包括以下几个方面:
1. 数据集的构建和处理:构建合适的数据集是深度学习漏洞检测的基础,需要从真实的漏洞代码和正常代码中提取特征,进行数据清洗和预处理,以便于训练模型。
2. 特征提取:在构建数据集之后,需要提取出代码的特征,包括代码结构、语法结构、语义结构等,以便于将代码转换为向量形式,以便于模型训练和预测。
3. 模型设计和训练:根据提取出的特征,设计合适的深度学习模型,如卷积神经网络、循环神经网络、自编码器等,进行模型训练,并对模型进行调优。
4. 模型评估和优化:在模型训练完成后,需要对模型进行评估和优化,如计算准确率、召回率等指标,进行模型的调整和改进。
5. 漏洞检测算法:根据深度学习模型,开发相应的漏洞检测算法,对代码进行分类和识别,以便于检测出漏洞。
6. 模型部署和应用:将训练好的模型部署到实际应用中,并进行实时检测和预测,以便于保障代码的安全性。
基于深度学习的漏洞检测
基于深度学习的漏洞检测是一种新型的漏洞检测方法,它通过训练深度神经网络来识别软件程序中的漏洞。这种方法能够自动学习和识别程序中的漏洞模式,从而提高漏洞检测的效率和准确性。
基于深度学习的漏洞检测方法通常需要大量的数据集和计算资源进行训练。训练数据集通常包括已知漏洞的程序代码、正常代码和其他相关信息。深度学习模型可以通过学习这些数据集来识别程序中的漏洞。
目前,基于深度学习的漏洞检测方法已经在很多实际应用中得到了广泛的应用。这种方法能够更快速、更准确地发现漏洞,从而提高软件安全性和可靠性。