一种基于深度学习的图自信学习软件漏洞检测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的图自信学习软件漏洞检测方法，包括：对源代码进行构图：将唯一的单词表示为顶点，将单词之间的协同表示为边来构造代码的图，获取每个图的连接的边的初始特征以及每个节点的初始特征值；构建深度置信网络模型，将转化为图结构的数据集输入至该模型中，找出数据集中是噪音的样本，把噪音样本从数据集中删除；使用门控图神经网络聚集和传递代码图中相邻代码节点的信息，学习代码节点的特征并进行图级预测从而对软件代码漏洞进行检测。该方法通过深度学习的图自信学习软件漏洞检测方法来训练识别软件漏洞模型，在检测软件漏洞方面取得了良好的效果，提高了在软件性能问题。