-
题名基于CPG算法的软件漏洞安全检测方法研究
- 1
-
-
作者
滕飞
时小芳
-
机构
广东理工学院
-
出处
《自动化与仪器仪表》
2025年第12期190-194,共5页
-
基金
线上线下混合式一流课程培育项目《Web程序设计课程》(YLKCPY202426)。
-
文摘
随着计算机技术的飞速发展,软件安全性日益凸显。此次研究旨在通过新型的漏洞检测技术,保障软件系统安全。为此,提出了一种结合改进代码属性图和双向长短期记忆网络的漏洞检测模型。实际应用结果表明,新模型的软件漏洞平均检测准确率为95.52%,平均检测时间为32.28 s, CPU的平均占用率34.52。可见,新模型能快速且准确地检测软件漏洞,有效区分漏洞代码和正常代码,减少误报和漏报,为软件安全提供可靠保障。新模型对计算资源的需求较低,能够在资源受限的环境中高效运行,不会对系统性能造成过大负担。研究为软件漏洞检测提供了一种高效且准确的新技术,也为计算机系统防护提供了一种新思路。
-
关键词
深度优先遍历
Joern工具
代码属性图
双向长短期记忆网络
软件漏洞
-
Keywords
depth-firstsearch
joern tool
code property graph
bidirectional long short-term memory network
software vulnerabilities
-
分类号
TP309.7
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
