公开(公告)号：CN115730314A

公开(公告)日：2023-03-03

申请号：CN202211430673.1

申请日：2022-11-15

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 李高磊 ,  伍军 ,  易啸宇 ,  陈黎兴 ,  杨武 ,  玄世昌

IPC: G06F21/57 ,  G06F18/214 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于循环语义学习的HCPS软件漏洞检测方法，包括步骤：通过动态和静态分析策略对HCPS软件的无源码二进制程序进行预处理；通过AFL算法，根据预处理后的HCPS软件程序，构建程序帧，该程序帧用以集成HCPS软件程序运行时的逻辑关系和执行环境；根据程序帧，构建指令嵌入矩阵，将程序帧中的指令序列转化为向量特征值，并分为训练集和测试集，并将训练集输入构建好的C‑LSTM网络中进行训练，训练得到能够对HCPS软件漏洞类型进行分类的C‑LSTM网络；将HCPS软件的无源码二进制程序经过上述处理后，输入训练好的C‑LSTM网络中，对软件漏洞类型进行检测。与现有技术相比，本发明能够实现HCPS软件漏洞的自动化检测，完整扫描目标软件，有效减少HCPS软件的攻击面。