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申请/专利权人：黑莓有限公司
摘要：本公开实施例涉及用于标识二进制代码漏洞的方法和系统。本文提供了用于二进制代码漏洞检测的控制流执行引导的深度学习框架的方法和装置。强化学习用于增强在每个程序状态转换时的分支决策，并且创建动态环境来学习漏洞和某些程序状态之间的依赖关系。隐式定义的神经网络能够实现状态转换直到收敛，从而捕获更高等级处的结构信息。
主权项：1.一种在计算设备处用于软件代码中的漏洞检测的方法，所述方法包括：创建所述软件代码的节点表示；以及对所述节点表示执行状态转换和拓扑学习，所述执行包括：在训练时期内循环通过多个执行状态；对所述多个执行状态的所述分布进行采样并且取回最大值；执行代理重新参数化；捕获中间执行路径；从所述中间执行路径选择执行路径，并且生成状态相关邻接矩阵；使用所述状态相关邻接矩阵和所述节点表示与隐式图神经网络一起来查找平衡向量状态；以及使用所述平衡向量状态来执行预测任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 黑莓有限公司 用于标识二进制代码漏洞的方法和系统
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