基于双向LSTM的Java开源软件漏洞检测

• 作者: 万明 刘嘉华 周晨曦 张攀
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 开源软件 漏洞检测 中间表示 双向LSTM
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 322-327
• 页数: 6页
• 分类号: TP305
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.12.051

摘要

开源(Open Source)软件的使用、修改和分发不受许可证的限制,但研究表明其往往存在诸多安全漏洞.开发人员对开源软件的使用会直接影响到自身软件的安全和质量.提出了基于双向LSTM的Java开源软件漏洞检测方法:将函数抽象为包含数据依赖关系和控制依赖关系的中间表示;将中间表示映射为向量并贴上标签;运用双向LSTM训练出漏洞检测模型.实验结果表明,漏洞检测结果的准确率和召回率分别达到93.8％和90.1％,能够较为准确地检测到Java开源软件中的安全漏洞.