公开(公告)号：CN114238100B

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202111509563.X

申请日：2021-12-10

Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心 ,  天津大学

Inventor： 刘旭生 ,  陈森 ,  徐斌 ,  李晓红 ,  闫国庆 ,  王俊杰

IPC: G06F11/36 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/042 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于GGNN和分层注意力网络的Java漏洞检测定位方法，主要包括漏洞数据集构造、数据集预处理、模型设计与训练、模型测试与评估。首先总结了当前领域内使用的数据集并设计收集了后续模型训练的自制数据集；然后对数据集进行数据预处理工作，以获得代码的初级表征并可使其作为后续模型的输入；接着使用预处理后的数据训练自定义的漏洞检测模型；最后，训练好的模型可以处理测试的数据集，并给出测试评估。与现有技术相比，本发明本发明实现了利用DL算法(优化算法)的图神经网络模型进行漏洞检测，缓解了该类研究缺乏数据集、可解释性差、生成代码图结构困难的问题。

公开(公告)号：CN114238100A

公开(公告)日：2022-03-25

申请号：CN202111509563.X

申请日：2021-12-10

Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心 ,  天津大学

Inventor： 刘旭生 ,  陈森 ,  徐斌 ,  李晓红 ,  闫国庆 ,  王俊杰

IPC: G06F11/36 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于GGNN和分层注意力网络的Java漏洞检测定位方法，主要包括漏洞数据集构造、数据集预处理、模型设计与训练、模型测试与评估。首先总结了当前领域内使用的数据集并设计收集了后续模型训练的自制数据集；然后对数据集进行数据预处理工作，以获得代码的初级表征并可使其作为后续模型的输入；接着使用预处理后的数据训练自定义的漏洞检测模型；最后，训练好的模型可以处理测试的数据集，并给出测试评估。与现有技术相比，本发明本发明实现了利用DL算法(优化算法)的图神经网络模型进行漏洞检测，缓解了该类研究缺乏数据集、可解释性差、生成代码图结构困难的问题。