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靜態(tài)漏洞檢測(cè)通常只針對(duì)文本進(jìn)行檢測(cè)，執(zhí)行效率高但是易產(chǎn)生誤報(bào)。針對(duì)該問題，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提出一種基于代碼相似性的漏洞檢測(cè)方法。通過對(duì)程序源代碼進(jìn)行敏感函數(shù)定位、程序切片和變量替換等數(shù)據(jù)預(yù)處理操作，獲取訓(xùn)練所用數(shù)據(jù)。構(gòu)建基于Bi-LSTM的相似性判別模型，設(shè)定漏洞模板數(shù)據(jù)庫，將待測(cè)代碼與漏洞模板作比對(duì)以判別其是否存在漏洞。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法的準(zhǔn)確率達(dá)8.1%，誤報(bào)率低至4.7%。
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