期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
Li Yuancheng;Huang Rong;Lai Fenggang;Mao Yifan;Cai Lijun(School of Control&Computer Engineering,North China Electric Power University,Beijing 102206,China;State Grid Information&Tele-communication Branch,Beijing 100761,China;State Grid Fujian Information&Telecommunication Branch,Fuzhou 350003,China)
机构地区:[1]华北电力大学控制与计算机工程学院,北京102206 [2]国家电网公司信息通信分公司,北京100761 [3]国网福建省电力有限公司信息通信分公司,福州350003
基 金:国家电网公司总部科技项目(SGFJXT00YJJS1800074)。
年 份:2020
卷 号:37
期 号:4
起止页码:1107-1110
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2019_2020、EBSCO、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊
摘 要:针对开源软件漏洞,提出一种基于深度聚类算法的软件源代码漏洞检测方法。该方法利用代码图模型构造开源软件代码属性图,遍历得到关键代码节点并提取出应用程序编程接口(API)序列,将其嵌入向量空间,以关键代码为中心进行聚类,根据聚类结果计算每个函数的异常值,生成检测报告并匹配漏洞库,从而检测出源代码中的漏洞。实验结果表明,该方法能够定位开源软件中漏洞所在的关键代码段并检测出相应漏洞。
关 键 词:开源软件 漏洞检测 源代码分析 深度学习 聚类
分 类 号:TP311.5]
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同被引文献:
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