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...
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神经网络训练中的train loss, test loss问题
1.train loss 不断下降，dev（或test） loss不断下降：说明网络仍在学习。 2.train loss 不断下降，dev（...
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joern基本操作
导入代码 importCode(inputPath="/home/lxh/Desktop/", projectName=...
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论文笔记-基于代码属性图和Bi-GRU的软件脆弱性检测方法
提出了一种基于代码属性图和Bi-GRU的软件脆弱性检测方法。该方法通过从函数的代码属性图中提取出抽象语法树序列、控制流图序列作为函数表征的表征方式
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论文笔记-基于BiLSTM 模型的漏洞检测
首先从源代码中提取方法体，形成方法集；为方法集中的每个方法构建抽象语法树，借助抽象语法树抽取方法中的语句，形成语句集...
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论文笔记-基于抽象语法树的智能化漏洞检测系统
论文整体架构如图：
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论文笔记-Stack-based Buffer Overflow Detection using Recurrent Neural Networks
1.函数库抽样生成脆弱样本程序和安全样本程序。 2.程序编译成汇编文件。 3.删除汇编文件的冗余信息，生成train.txt和test.tx...
