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深度學習
基于知識圖譜的軟件安全缺陷檢測方法研究 版權信息
- ISBN：9787569332971
- 條形碼：9787569332971 ; 978-7-5693-3297-1
- 裝幀：簡裝本
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于知識圖譜的軟件安全缺陷檢測方法研究 內容簡介
本書研究內容主要包括以下幾方面：1.軟件漏洞知識研究，通過對CWE和CVE披露的漏洞報告分析，找到漏洞知識的特征以及漏洞之間的關系，漏洞知識抽取，在了解漏洞知識的特征及關系后，我們研究了基于N元詞組和MDERANK的方法對漏洞進行知識抽取；2.通過CWE和CVE漏洞知識的關系，將從CWE和CVE抽取的漏洞知識融合在一起形成了知識三元組，并融入了知識的附加屬性，構建知識圖譜將知識三元組及知識的各種屬性都體現在圖譜中；將構建的漏洞知識圖譜應用于漏洞報告分類和漏洞知識補全。3.軟件漏洞報告事件信息智能抽取方法的研究和實現。針對中文軟件漏洞報告進行研究，對數據集進行標注，然后采用深度學習模型Bert和GlobalPointer對標注的數據集進行事件抽取，并對事件抽取的結果進行進一步的數據處理，應用在漏洞嚴重性評估上，對比未進行數據處理的baseline，取得了更好的結果。4.面向漏洞檢等
基于知識圖譜的軟件安全缺陷檢測方法研究 目錄
●第1章緒論
1.1研究背景和意義
1.2國內外研究現狀
1.2.1漏洞檢測技術
1.2.2知識圖譜研究現狀
1.2.3基于深度學習的事件抽取
1.2.4知識抽取
1.2.5實體識別
1.3研究工作概述
1.3.1面向漏洞檢測的代碼知識圖譜構建
1.3.2深度學習理論和相關技術研究
1.3.3面向軟件漏洞家族特征的知識抽取方法研究
1.3.4知識存儲
1.4本書組織結構
第2章面向漏洞檢測的代碼知識圖譜構建方法
2.1代碼知識圖譜構建方法研究
2.1.1代碼知識圖譜實體識別
2.1.2代碼知識圖譜關系抽取
2.1.3代碼知識圖譜存儲與可視化
2.2漏洞檢測框架設計與實現
2.2.1漏洞檢測整體框架
2.2.2漏洞特征分析
2.2.3漏洞檢測框架實現
2.3實驗與分析
2.3.1實驗數據介紹與處理
2.3.2實驗環境與評價指標
2.3.3實驗結果展示與分析
……
1.1研究背景和意義
1.2國內外研究現狀
1.2.1漏洞檢測技術
1.2.2知識圖譜研究現狀
1.2.3基于深度學習的事件抽取
1.2.4知識抽取
1.2.5實體識別
1.3研究工作概述
1.3.1面向漏洞檢測的代碼知識圖譜構建
1.3.2深度學習理論和相關技術研究
1.3.3面向軟件漏洞家族特征的知識抽取方法研究
1.3.4知識存儲
1.4本書組織結構
第2章面向漏洞檢測的代碼知識圖譜構建方法
2.1代碼知識圖譜構建方法研究
2.1.1代碼知識圖譜實體識別
2.1.2代碼知識圖譜關系抽取
2.1.3代碼知識圖譜存儲與可視化
2.2漏洞檢測框架設計與實現
2.2.1漏洞檢測整體框架
2.2.2漏洞特征分析
2.2.3漏洞檢測框架實現
2.3實驗與分析
2.3.1實驗數據介紹與處理
2.3.2實驗環境與評價指標
2.3.3實驗結果展示與分析
……
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