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本申请实施例公开了一种软件漏洞风险预测方法、装置、设备及存储介质，涉及信息安全检测技术领域。该方法包括：接收待预测的软件文件；选用预设的评估模型，确定评估模型中所需的目标预测因子；基于目标预测因子获取软件文件对应的关联信息，进而根据关联信息中记录的统计数据确定目标预测因子的参数值；结合所述目标预测因子的参数值和所述评估模型生成用于评估软件文件漏洞风险的预测概率。所述方法可以避免在无关数据中浪费时间和资源，使目的明确且减小工作量，并能够将软件文件产生漏洞的风险提示前置，在开发阶段就能实现预警，以及提前给与测试人员足够的警示，从而更有效地规避漏洞风险，减小后期工作量，提高开发和测试效率。

本发明公开了一种基于自注意力机制的工业软件漏洞检测方法，该方法采用自注意力机制对软件漏洞进行检测，检测过程分为代码预处理过程和漏洞检测模型训练测试过程；首先获取数据库漏洞程序，提取库API函数调用和程序片段，分为5类漏洞问题构建成工业软件漏洞的漏洞库，然后对漏洞库的关键点进行切片，将切片后的程序组装成行关联代码并进行数据处理，之后将行关联代码转换成对应的向量获得特征向量，并处理成相同长度大小；将特征向量与位置编码向量相加作为漏洞检测模型的输入，然后训练D_transformer神经网络，将训练好的模型通过测试样本验证模型的检测能力。本发明方法进一步提高了检测分类精度，降低了漏报率。