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搜索结果 - 4
基于机器学习的网络安全任务的源代码表示调查
研究报告探讨了现有的基于机器学习的方法，展示了不同网络安全任务和编程语言所使用的展示形式，并发现了基于图形的展示形式最受欢迎，Tokenizer 和 ASTs 是最受欢迎的展示形式，漏洞检测是最受欢迎的网络安全任务，C 语言是最多技术涵盖的
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4 months ago
xASTNN：用于工业实践的改进代码表示
本文介绍了一种基于 AST 的神经网络架构 xASTNN，用于源代码表示，以推广深度学习在工业实践中的应用。研究结果表明，xASTNN 在代码分类和克隆检测等任务上具有较大提升且速度更快。
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a year ago
ICML
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
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3 years ago
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
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。
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3 years ago
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