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申请/专利权人：青岛国创智能家电研究院有限公司
摘要：本申请涉及网络安全技术领域，公开一种基于图神经网络的密码误用漏洞识别方法及装置、系统，所述方法包括：对待识别的目标程序文件进行特征提取，以获得对应的目标特征图；目标特征图是基于密码算法特征常量的特征图；将目标特征图输入训练后的图嵌入神经网络模型，以获得目标图嵌入；利用训练后的图嵌入神经网络模型中的线性回归，识别目标图嵌入中包含的密码误用漏洞类别和概率。该方法在密码误用漏洞识别过程中，引入基于密码算法特征常量的特征图，可以准确识别待检测的程序文件中是否包含某一类的密码算法。
主权项：1.一种基于图神经网络的密码误用漏洞识别方法，其特征在于，包括：对待识别的目标程序文件进行特征提取，以获得对应的目标特征图；目标特征图是基于密码算法特征常量的特征图；将目标特征图输入训练后的图嵌入神经网络模型，以获得目标图嵌入；利用训练后的图嵌入神经网络模型中的线性回归，识别目标图嵌入中包含的密码误用漏洞类别和概率；其中，通过以下方式获得训练后的图嵌入神经网络模型：对数据集中的每个程序文件进行特征提取，以获得对应的特征图；数据集包括满足预设数量的包含密码误用漏洞的程序文件，且每个程序文件均贴有唯一的密码误用漏洞标签；将获得的特征图成对输入图嵌入神经网络模型，以获得成对的图嵌入；利用马氏距离和线性回归分别计算成对的图嵌入的损失值，以获得对应的对图嵌入的总损失值；根据总损失值，更新图嵌入神经网络模型的参数，直至对图嵌入的总损失值趋于稳定；对图嵌入的总损失值的计算包括：计算每对图嵌入的马氏距离，并根据马氏距离确定初始损失值；利用线性回归预测每对图嵌入中各个图嵌入对应密码误用漏洞类别的概率；根据图嵌入的预测概率和密码误用漏洞标签，分别得到每对图嵌入的第一损失值和第二损失值；将初始损失值、第一损失值和第二损失值的和，作为对应的对图嵌入的总损失值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛国创智能家电研究院有限公司 基于图神经网络的密码误用漏洞识别方法及装置、系统
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