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發布時間：2022-04-02 22:07:59 作者：知網小編 來源：m.elxoepd.cn
借鑒計算機視覺領域中的目標檢測過程，將深度學習用于漏洞檢測領域，主要存在以下三方面挑戰：一是目標檢測能夠很自然地利用圖像中的紋理、邊緣和顏色等信息定義候選區域，漏洞檢測則沒有明顯的細粒度代碼結構來描述漏洞的候選區域；二是目標檢測擁有海量的人工標注類別的圖像數據集，但目前沒有標注好的涵蓋各種類型漏洞的大規模數據集，且人工標注漏洞的難度遠比標注圖像大得多；三是目標檢測采用適合圖像處理的卷積神經網絡（CNN）模型來學習特征，然而程序源代碼與圖像不同，更關注語句上下文信息，且漏洞源代碼數據具有自身的特點。 為了解決上述問題，本文開展了基于深度學習的漏洞檢測研究。 該方法具有很大潛力，因為深度學習不需要人類專家定義特征，但同時也具有挑戰，因為深度學習不是為漏洞檢測這種應用而產生的。
