公开(公告)号：CN117725422B

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202410175190.4

申请日：2024-02-07

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 何明枢 ,  黄元铭 ,  韩正轩 ,  王小娟 ,  赵晓微 ,  罗怡清 ,  路子逵 ,  王欣蕾

IPC: G06F18/214 ,  G06F21/57 ,  G06F21/56 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提供一种程序代码漏洞检测模型训练方法及检测方法，所述程序代码漏洞检测模型训练方法包括将各个训练程序代码分别转换为程序依赖图和抽象语法树；基于预设的关键节点类型、各个训练程序各自对应的程序依赖图和抽象语法树生成多个漏洞检测图；基于各个训练程序代码中的多个程序代码语句的漏洞标记，对各个漏洞检测图进行细粒度分类，得到一个包含多种样本类型的漏洞检测图训练集；基于漏洞检测图训练集训练预先构建的异构图神经网络以得到用于细粒度漏洞检测图检测并输出细粒度漏洞检测结果的程序代码漏洞检测模型。本申请能够有效提高程序代码漏洞检测的准确性、有效提升细粒度漏洞检测的多样性，以及有效提升程序代码漏洞检测的泛化性。

公开(公告)号：CN117725422A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202410175190.4

申请日：2024-02-07

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 何明枢 ,  黄元铭 ,  韩正轩 ,  王小娟 ,  赵晓微 ,  罗怡清 ,  路子逵 ,  王欣蕾

IPC: G06F18/214 ,  G06F21/57 ,  G06F21/56 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提供一种程序代码漏洞检测模型训练方法及检测方法，所述程序代码漏洞检测模型训练方法包括将各个训练程序代码分别转换为程序依赖图和抽象语法树；基于预设的关键节点类型、各个训练程序各自对应的程序依赖图和抽象语法树生成多个漏洞检测图；基于各个训练程序代码中的多个程序代码语句的漏洞标记，对各个漏洞检测图进行细粒度分类，得到一个包含多种样本类型的漏洞检测图训练集；基于漏洞检测图训练集训练预先构建的异构图神经网络以得到用于细粒度漏洞检测图检测并输出细粒度漏洞检测结果的程序代码漏洞检测模型。本申请能够有效提高程序代码漏洞检测的准确性、有效提升细粒度漏洞检测的多样性，以及有效提升程序代码漏洞检测的泛化性。

公开(公告)号：CN117278336B

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202311565136.2

申请日：2023-11-22

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 何明枢 ,  王欣蕾 ,  李昕航 ,  王小娟 ,  阳柳 ,  刘晓影 ,  路子逵 ,  郭世泽

IPC: H04L9/40 ,  H04L43/026 ,  H04L43/04 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于时频域变换的物联网设备异常流量检测方法和系统，所述方法包括：将经过物联网设备的网络流输入到预训练完成的非端到端类型的表征模型以进行特征提取；所述表征模型将输入的网络流表征到时域空间和频域空间，在时域空间利用时间感知高斯对比网络提取网络流的时间特征，在频域空间利用基于幅度谱的对比网络提取幅度谱特征；将所述时间特征和幅度谱特征输入到预训练的用于物联网设备异常流量检测的机器学习分类模型，得到物联网设备异常流量检测结果。本发明能够使用非端到端的方法解决物联网中异常流量检测问题，同时对网络流进行时域和幅度域变换，能够有效的提取网络流中的特征表示。