图神经网络驱动的代码漏洞检测技术
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更新于2024-08-05
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"基于图神经网络的代码漏洞检测方法,利用中间语言的控制流图,通过图神经网络提升代码漏洞检测的效率和准确性。"
在软件开发过程中,代码漏洞是安全性的重大威胁,传统的漏洞检测方法往往依赖于规则匹配或静态分析,但这些方法可能无法充分捕捉代码的复杂结构信息。近年来,随着深度学习技术的发展,尤其是神经网络的应用,研究人员开始尝试将这些技术用于代码漏洞检测。本文提出的“基于图神经网络的代码漏洞检测方法”旨在克服传统方法的局限性,充分利用代码的结构特征来提高检测效果。
该方法的核心是将源代码转化为中间表示,并进一步构建控制流图(Control Flow Graph, CFG)。控制流图是一种结构化表示程序控制流的方式,它能清晰地展示程序执行路径,包括循环、条件分支等复杂结构。通过对源代码进行编译,可以得到这个中间表示,这使得我们可以提取出代码的结构信息,这对于识别潜在漏洞至关重要。
在构建控制流图后,采用词向量嵌入算法对基本块(代表程序中的原子操作序列)进行向量化,以便捕获代码的语义信息。这种方法借鉴了自然语言处理中的技术,将代码片段转化为连续的向量空间,使得代码的相似性和差异性可以通过向量距离来衡量。
接下来,利用这些向量化的控制流图构建图结构样本数据。图神经网络(Graph Neural Network, GNN)被应用在这种图结构数据上,它可以有效地学习和传播节点间的关系信息。通过多层的GNN,模型能够学习到更深层次的节点特征,从而在图结构中捕获到潜在的漏洞模式。
在实验阶段,作者使用开源的漏洞样本数据集对所提方法进行了验证,结果显示这种方法能够显著提高漏洞检测的准确性和召回率,证明了其在提升漏洞检测能力方面的有效性。此外,由于这种方法是基于函数级别的,因此它具有更好的可扩展性和通用性,可以适应不同的编程语言和项目规模。
基于图神经网络的代码漏洞检测方法是一种创新的深度学习应用,它将代码视为图结构并利用GNN进行分析,从而弥补了传统方法的不足,提高了漏洞检测的精确度和效率。这种方法对于软件安全领域具有重要的实践意义,有助于提前发现和预防可能导致严重后果的安全漏洞。
2021-09-25 上传
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