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（...
笔记
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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...
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nlp、神经网络
学习率： 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...
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seq2seq模型
手写笔记：
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论文笔记-缓冲区溢出漏洞分析技术研究进展
一.缓冲区溢出攻击步骤： 注入攻击代码 跳转到攻击代码(核心环节) 执行攻击代码 二.缓冲区溢出按照所攻击对象的不同可分为 3 类 破坏栈数...
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论文笔记-基于应用视角的缓冲区溢出检测技术
一.缓冲区分类： 按照缓冲区所在内存区域位置分类： 栈溢出 堆溢出 数据段溢出 按照导致溢出的内存操作函数分类： 字符串操作函...
