May, 2021

Code2Image：利用计算机视觉技术进行智能代码分析并应用于漏洞预测

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TL;DR该研究介绍了一种将源代码表示为图像的新方法，可以将其直接输入深度学习算法，以实现漏洞预测，并在公共数据集上进行了性能评估，并与现有最先进解决方案进行比较。
intelligent code analysismachine learningsource code representationcomputer vision techniquesvulnerability prediction
发现论文，激发创造
  • 使用深度表示学习自动检测源代码中的漏洞

    这项研究利用 C/C++ 开源代码，使用机器学习开发了一个基于函数级别的漏洞检测系统，并使用三个定位潜在攻击的静态分析器精心筛选标注了数百万个开源函数的数据集。研究表明深度学习源代码的特征表示法是一种自动化软件漏洞检测的有前途的方法。

    Jul, 2018

  • CV4Code: 通过视觉代码表示理解源代码

    CV4Code 是一种针对源代码的紧凑而有效的计算机视觉方法，不需要词法分析或语法树解析的步骤，它将代码片段视为二维图像，并使用 ASCII 码点图像表示方法，利用这种方法生成源代码图像非常快速且无冗余，进一步使用卷积神经网络和 transformer 网络学习进行功能预测和检索，实验结果表明，该方法在处理源代码理解任务方面显著优于其他方法。

    May, 2022

  • 基于信息论和对比学习的方法，识别导致软件漏洞的代码语句

    通过深度学习方法及聚类空间对比学习，精准识别程序漏洞中的漏洞相关代码语句，本方法运用于现实数据集上优于其他最新基线算法，显著提高 VCP、VCA、Top-10 ACC 等效果。

    Sep, 2022

  • 一种基于层次深度神经网络的代码漏洞检测方法

    本文提出了一种基于深度学习的方法，通过自然语言处理技术，从 LLVM IR 表示中检测源代码漏洞，并使用层次化处理方法，检测源代码中漏洞所在的代码行，经过在 NVD 和 SARD 中的真实和合成代码的广泛实验，实现了高达 98％的检测准确率。

    Nov, 2022

  • 基于机器学习的自动化软件漏洞检测

    利用机器学习和深度神经网络，针对 C++ 程序开发了一种基于数据驱动的漏洞检测方法，研究结果表明结合源代码和神经网络特征，可以获得更可靠的漏洞检测结果，最高检测能力达到 0.87。

    Feb, 2018

  • 利用人工智能开发源代码漏洞检测实践实验室

    本文提出了一个框架，用于教育未来的软件开发人员编写安全的源代码，并介绍了一组实验来预测和识别漏洞。

    Feb, 2023

  • 编程语言之间的软件漏洞预测知识转移

    使用转移学习技术，提出了一种智能自动软件漏洞检测模型，通过使用各种编程语言的代码样本训练卷积神经网络（CNN）模型，并使用可解释人工智能，成功检测出 C 和 Java 代码中的常见漏洞。

    Mar, 2023

  • 源代码分析的机器学习技术调查

    本文旨在总结如何应用机器学习技术进行源代码分析的最新研究动态，并回顾 12 类软件工程任务及相应的机器学习技术、工具和数据集。在文献调研的基础上，文章总结了研究观察和发现，并总结了每个任务的通用步骤、机器学习技术和可用数据集和工具，并讨论了这一领域面临的各种挑战。

    Oct, 2021

  • 深度学习的漏洞检测

    通过使用来自 C/C++ 程序源代码中提取的程序切片训练神经网络，我们可以检测软件漏洞并获得 92.49% 的准确率。

    May, 2024

  • 使用代码快照学习源代码的表征

    本文探讨了一种基于输入程序快照的源代码表示 ——Code2Snapshot，对其进行了多种变体的评估，并将其与利用输入程序丰富的语法和语义特征的最先进的表示方法进行了比较，研究表明，在代码概述和分类任务中，Code2Snapshot 的实用性相当于最先进的表示方法，这表明在某些任务中，神经模型可以仅依赖于输入程序的结构而提供高性能。

    Nov, 2021