基于卷积神经网络的软件漏洞自动分类方法研究

摘要：

在开源软件广泛使用的大背景下,如果软件的设计和开发过程中存在一些漏洞,那么该软件在使用的过程中很容易受到恶意攻击,这对于软件的安全利用是非常不利的.为了保证软件本身的完善性和应用安全性,在实践中需要对软件进行全面的检测,主要是发现软件存在的漏洞并掌握补救措施.传统的检测和分析主要利用的是源代码审查技术,该技术对人员安全意识的依赖性比较强,所以在代码日益增多的情况下这种技术的利用越来越不现实,因此需要实现相关技术的创新与利用.基于卷积神经网络的软件漏洞自动分类方法可以及时的发现软件漏洞并对其进行分类,这于软件漏洞问题的补充和解决有重要的意义,所以文章就卷积神经网络的软件漏洞自动分类方法进行总结,旨在指导实践工作.

关键词：卷积神经网络、软件漏洞、自动分类、方法作者信息邵俊(1978.07-),男,汉族,江苏盐城,硕士,讲师,研究方向软件工程,模式识别及算法.

所属期刊栏目：23

在线出版日期：2024-02-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：143,145