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源代码漏洞检测是保证软件系统安全的重要手段。近年来,多种深度学习模型应用于源代码漏洞检测,极大提高了漏洞检测的效率,但还存在自定义标识符导致库外词过多、嵌入词向量的语义不够准确、神经网络模型缺乏可解释性等问题。基于此,该文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和全局平均池化(GAP)可解释性模型的源代码漏洞检测方法。首先在源代码预处理中对部分自定义标识符进行归一化,并采用One-hot编码进行词嵌入以缓解库外词过多的问题;然后构建CNN-GAP神经网络模型,识别出包含CWE-119缓冲区溢出类型漏洞的函数;最后通过类激活映射(CAM)可解释方法对结果进行可视化输出,标识出可能与漏洞相关的代码。通过与Russell等人提出的模型以及Li等人提出的VulDeePecker模型进行对比分析,表明CNN-GAP模型能达到相当甚至更好的性能,且具有一定的可解释性,便于研究人员对漏洞进行更深入的分析。 相似文献
944.
如何避免各种不期望的杂交是DNA计算以及微阵列技术中的一个关键问题.为了得到稳定可靠的杂交,必须探索一种可靠的、鲁棒性的编码方法.单模板编码方法是Arita提出的另一种模板编码方法,它能够保证编码间的移位距离约为l/3.其缺点是仅仅使用众多满足条件模板中的一个,因而编码数量有限.本文对单模板编码方法作了进一步的研究,提出来了另外一种模板框的结构,在基本保持移位距离约为l/3的情况下,将单模板方法扩展为多模板方法.这一研究大大提高了该方法的应用规模. 相似文献
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946.
关于Goppa码、BCH码的广义Hamming重量 总被引:1,自引:0,他引:1
本文研究了Goppa码、BCH码的广义Hamming重量,给出了Goppa码的广义Hamming重量的一个下界以及求该下界的一个算法;对于本原、狭义BCH码,给出了后面一些广义Hamming重量的确切值。 相似文献
947.
从多项式理想的观点出发,本文给出了译Goppa码新的方法,该方法能纠正t=[(d-1)/2]个错误,其中d是Goppa码的真正最小距离。 相似文献
948.
本文计算了用Chase2算法不可捕获的错误图样的软重量的下限,由此证明了当接收序列到某个码字的软判决距离满足王新梅(1986)提出的广义门限时,该算法与最大似然译码有相同的译码结果。又进一步得出了随接收序列可信度变化的可变门限,可以用来加快软判决译码的速度而不损失译码性能。 相似文献
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