本发明公开了一种基于模型结构演化的缺陷代码块定位方法,首先基于若干深度学习计算框架库,总结其对象库和安全性问题,构建计算框架对象库;再构成计算框架安全性缺陷库和代码安全性缺陷库;然后构建一神经网络模型,并对其进行变异,得到变异模型集合,对变异模型集合进行输出差异提取,得到特征差异向量,计算预测匹配率,并以此判定神经网络模型是否存在缺陷代码块;最后通过语句操作方法对神经网络模型的缺陷代码进行验证和溯源,并与计算框架安全性缺陷库和代码安全性缺陷库进行对比,实现缺陷代码块定位。本发明方法降低计算成本,部署和应用场景更广,提高代码块的缺陷定位精度。
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📂 G06F11_36
👤 浙江工业大学
📅 2022-03-21