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基于深度聚类的开源软件漏洞检测方法

Open source software vulnerability detection method based on deep clustering
李元诚1
黄戎1
来风刚2
毛一凡2
蔡力军3
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

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。

基金项目

国家电网公司总部科技项目(SGFJXT00YJJS1800074)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.09.0721
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第4期
所属栏目: 软件技术研究
出版页码: 1107-1110,1114
文章编号: 1001-3695(2020)04-031-1107-04

发布历史

[2020-04-05] 印刷出版

引用本文

李元诚, 黄戎, 来风刚, 等. 基于深度聚类的开源软件漏洞检测方法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (4): 1107-1110,1114. (Li Yuancheng, Huang Rong, Lai Fenggang, et al. Open source software vulnerability detection method based on deep clustering [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (4): 1107-1110,1114. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

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