【摘 要】
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针对现有漏洞代码切片方法评估过程存在的切片信息抽取不完全、模型复杂度高且泛化能力差、评估过程开环无反馈的问题,提出了一种双粒度轻量级漏洞代码切片方法评估模型(VCSE)。针对代码片段,构建了轻量级的TF-IDF与N-gram融合模型,高效绕过了OOV问题,并基于词、字符双粒度提取了代码切片语义及统计特征,设计了高精确率与泛化性能的异质集成分类器,进行漏洞预测分析。实验结果表明,轻量级VCSE的评估
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛 066004;河北省软件工程重点实验室,河北秦皇岛 066004;燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛 066004
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针对现有漏洞代码切片方法评估过程存在的切片信息抽取不完全、模型复杂度高且泛化能力差、评估过程开环无反馈的问题,提出了一种双粒度轻量级漏洞代码切片方法评估模型(VCSE)。针对代码片段,构建了轻量级的TF-IDF与N-gram融合模型,高效绕过了OOV问题,并基于词、字符双粒度提取了代码切片语义及统计特征,设计了高精确率与泛化性能的异质集成分类器,进行漏洞预测分析。实验结果表明,轻量级VCSE的评估效果明显优于当前应用广泛的深度学习模型。
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