基于深度聚类的开源软件漏洞检测方法
Open source software vulnerability detection method based on deep clustering
1. 华北电力大学 控制与计算机工程学院, 北京 102206
2. 国家电网公司信息通信分公司, 北京 100761
3. 国网福建省电力有限公司信息通信分公司, 福州 350003
摘要
针对开源软件漏洞，提出一种基于深度聚类算法的软件源代码漏洞检测方法。该方法利用代码图模型构造开源软件代码属性图，遍历得到关键代码节点并提取出应用程序编程接口（API）序列，将其嵌入向量空间，以关键代码为中心进行聚类，根据聚类结果计算每个函数的异常值，生成检测报告并匹配漏洞库，从而检测出源代码中的漏洞。实验结果表明，该方法能够定位开源软件中漏洞所在的关键代码段并检测出相应漏洞。
基金项目
国家电网公司总部科技项目(SGFJXT00YJJS1800074)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.09.0721
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第4期
所属栏目: 软件技术研究
出版页码: 1107-1110,1114
文章编号: 1001-3695(2020)04-031-1107-04
发布历史
[2020-04-05] 印刷出版
引用本文
李元诚, 黄戎, 来风刚, 等. 基于深度聚类的开源软件漏洞检测方法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (4): 1107-1110,1114. (Li Yuancheng, Huang Rong, Lai Fenggang, et al. Open source software vulnerability detection method based on deep clustering [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (4): 1107-1110,1114. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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