基于深度聚类的开源软件漏洞检测方法

• 作者: 李元诚 来风刚 毛一凡 蔡力军 黄戎
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 开源软件 漏洞检测 源代码分析 深度学习 聚类
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 软件技术研究
• 页码范围: 1107-1110,1114
• 页数: 5页
• 分类号: TP311.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.09.0721

摘要

针对开源软件漏洞,提出一种基于深度聚类算法的软件源代码漏洞检测方法.该方法利用代码图模型构造开源软件代码属性图,遍历得到关键代码节点并提取出应用程序编程接口(API)序列,将其嵌入向量空间,以关键代码为中心进行聚类,根据聚类结果计算每个函数的异常值,生成检测报告并匹配漏洞库,从而检测出源代码中的漏洞.实验结果表明,该方法能够定位开源软件中漏洞所在的关键代码段并检测出相应漏洞.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李元诚	华北电力大学控制与计算机工程学院	15	78	4.0	8.0
2	来风刚		6	93	2.0	6.0
3	蔡力军		4	3	1.0	1.0
4	黄戎	华北电力大学控制与计算机工程学院	1	0	0.0	0.0
5	毛一凡		1	0	0.0	0.0