基于深度学习的计算机软件安全性能检测方法

摘要：

由于计算机软件的大范围开发及开发者编写的代码逐渐简单化,导致软件存在漏洞,影响其安全性能,故提出基于深度学习的计算机软件安全性能检测方法.提取计算机软件代码数据,预处理代码数据作为模型输入参数,基于深度学习构建一个软件安全漏洞检测模型.实验结果表明,该方法的检测漏报率为0.04％、误报率为2.71％、检测时间为254 s,具有良好的软件安全漏洞检测能力.

关键词：深度学习、计算机软件、安全性能、检测方法

所属期刊栏目：35

分类号：TP313(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：17-19