基于图神经网络的程序脆弱性指数评估方法
Evaluation of program vulnerability factor based on graph neural network
长安大学 信息工程学院, 西安 710064
摘要
软错误会导致隐性偏差,严重影响计算机系统的可靠性。计算程序脆弱性指数是防护隐性偏差的先决条件。针对传统方法中程序语义提取不足,无法全面反映错误传播机理的问题,提出了一种基于图注意力网络的程序脆弱性指数评估方法EpicGNN。将脆弱性指数预测的任务转换为图神经网络的图回归任务,应用不同类型的边来表示不同的指令关系;引入结构化多头自注意力机制量化节点间、节点到图在错误传播中的重要程度;依据该重要性聚合节点信息、图信息形成图的表示向量,并利用回归模型预测脆弱性指数。实验结果表明,EpicGNN在spec2000、spec2006、rodinia等数据集上的平均绝对误差相比现有模型减少了0.037~0.258,对未见过的图仍然有良好的泛化性能。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62002030)
陕西省重点研发资助项目(2019GY-006,2019ZDLGY17-08)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.08.0435
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第4期
所属栏目: 软件技术研究
出版页码: 1148-1153
文章编号: 1001-3695(2023)04-030-1148-06
发布历史
[2022-11-08] 优先出版
[2023-04-05] 印刷出版
引用本文
黄甦雷, 马骏驰, 段宗涛. 基于图神经网络的程序脆弱性指数评估方法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (4): 1148-1153. (Huang Sulei, Ma Junchi, Duan Zongtao. Evaluation of program vulnerability factor based on graph neural network [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (4): 1148-1153. )
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
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