这篇文章提出了一种可以同时实现高检测能力和高定位精度的漏洞检测器VulDeeLocator。主要包含两个创新：1）利用中间代码来容纳额外的语...
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论文笔记-Devign：Effective Vulnerability Identification by Learning Comprehensive Program Semantics via GNN
这篇文章提出了一种基于图神经网络的通用模型Devign，通过学习丰富的代码语义集以进行图级分类。它包括一个新的Conv模块，用于在丰富的节点...
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论文笔记-BVDetector: A program slice-based binary code vulnerability intelligent detection system
提出了BVDetector和二进制程序的细粒度表示，并引入深度学习技术来智能检测漏洞。
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论文笔记-Semantic Learning Based Cross-Platform Binary Vulnerability Search For IoT Devices
物联网的快速发展引发了比以往更多的安全需求，尤其是在物联网设备的漏洞检测方面。
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论文笔记-HyVulDect: A hybrid semantic vulnerability mining system based on graph neural network
该系统构建了一个复合语义的代码属性图来表示代码，使用门控图神经网络提取深层语义信息。
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论文笔记-基于机器学习的动静结合的二进制漏洞检测
针对二进制程序漏洞检测误报率高、路径覆盖率低等问题，提出了一个基于机器学习的动静结合的二进制漏洞检测方法。
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论文笔记-基于图结构源代码切片的智能化漏洞检测系统
针对智能化漏洞检测，从源代码程序依赖图中根据漏洞特征提取图结构源代码切片，将图结构切片信息表征后利用图神经网络模型进行漏洞检测工作。
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二分类模型评估指标
1.准确率 （Accuracy） Accuracy = TP + TN / (TP + FP + TN + FN) 即正确预测的正反例数 /...
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Matplotlib颜色表
每次百度感觉非常麻烦，与是从网上找了一张图，方便自己以后使用：
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深度学习中的一些定义
将输出误差反向传播给网络参数，以此来拟合样本的输出。本质上是最优化的一个过程，逐步趋向于最优解。但是每一次更新参数利用多少误差，就需要通过一...
