论文笔记-VulDeeLocator: A Deep Learning-based Fine-grained Vulnerability Detector

使用word embedding编码向量；使用clang将源码转为AST；

1. 该篇论文与SySeVR同作者，VulDeeLocator相对于SySeVR有了更高的漏洞检测能力，与高定位精度（加入了漏洞定位）。
2. 创新点
   1. 加入中间代码来表示语义信息（利用中间代码来容纳基于源代码的表示无法传递的语义信息）
   2. 实现漏洞精确定位 (定位到漏洞所在的行）
3. VulDeeLocator的输入
   1. 输入的C源码需要满足的要求：
   • c程序可以编译成中间代码，如LLVM中间代码
   • 漏洞程序附带漏洞位置的描述
4. VulDeeLocator分为两个部分
   1. 将源代码表示为中间代码
   • 源码提取sSyVCs(具有某些漏洞语法特征的代码片段)
   • 根据sSyVCs从中间代码生成iSeVCs
   • 2. 利用中间代码检测和定位漏洞
   • 将从训练程序中提取到的iSeVCs标记为"有漏洞"或"无漏洞"和标记漏洞位置
   • 用ISEVC及其标签的向量训练神经网络模型
   • 用训练好的神经网络模型检测和定位目标程序中的漏洞
5. 标记iSeVCs ：如果一个iSeVC中包含已知漏洞，该iSeVC就会被标记为 iSeVC中的漏洞的行号（即漏洞s的位置） 否则，iSeVC被标记为 "0"
6. 局限性
   1. 仅支持C源程序中的漏洞
   2. VulDeeLocator 需要将程序源代码编译成中间代码，并且不能在程序源代码无法编译时使用