【摘 要】
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静态漏洞检测通常只针对文本进行检测,执行效率高但是易产生误报。针对该问题,结合神经网络技术,提出一种基于代码相似性的漏洞检测方法。通过对程序源代码进行敏感函数定位
【机 构】
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上海交通大学网络空间安全学院,信息网络安全公安部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61571290,61831007,61431008),国家重点研发计划(2017YFB0802900),信息网络安全公安部重点实验室开放课题项目(C18611)
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静态漏洞检测通常只针对文本进行检测,执行效率高但是易产生误报。针对该问题,结合神经网络技术,提出一种基于代码相似性的漏洞检测方法。通过对程序源代码进行敏感函数定位、程序切片和变量替换等数据预处理操作,获取训练所用数据。构建基于Bi-LSTM的相似性判别模型,设定漏洞模板数据库,将待测代码与漏洞模板作比对以判别其是否存在漏洞。实验结果表明,该方法的准确率可达88.1%,误报率低至4.7%。
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