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申请/专利权人：南通大学

摘要：本发明提供了一种基于对偶学习的shellcode代码和注释生成方法，包括以下步骤：1搜集来自shellstorm和ExploitDatabase的shellcode语料库；2将shellcode注释生成和shellcode代码生成这两个任务形式化为一个对偶学习问题，并通过为输入添加前缀来区分两个任务，使用浅层的Transformer进行同步学习，实现知识共享，提高训练模型的性能和泛化能力；3提出了一种改进自注意力计算的归一化方法Adjust_QKNorm，以使Transformer适应低资源任务；4提出一个基于规则的修复组件。本发明的有益效果为：有利于软件的开发和维护，生成的高质量注释和代码可以帮助提高开发人员的工作效率，进而提高软件质量。

主权项：1.基于对偶学习的shellcode代码和注释生成方法，其特征在于，包括以下步骤：1搜集shellstorm和ExploitDatabase上从2000年到2020年的shellcode语料库，设定其格式为代码，注释，使用一个模型学习对偶任务，通过交换输入和输出转换语料库，并通过添加前缀区分两个任务；2将shellcode注释生成和shellcode代码生成两个任务形式化为一个对偶学习问题，使用浅层的Transformer进行同步学习，用于知识共享和训练模型的性能和泛化能力；3提出改进自注意力计算的归一化方法Adjust_QKNorm，使Transformer适应低资源任务；4提出一个基于规则的修复组件，用于提高自动生成shellcode的准确性；所述步骤3中使用Adjust_QKNorm改进自注意力计算，具体包括如下步骤：3-1注意力函数是基于三个矩阵同时计算出的：Q查询，K键和V值，从矩阵Q和K的对应平均值中减去最后一个维的值，使得这个维上所有元素的和等于零；3-2接着对Q和K进行L2归一化处理；3-3点积得到的结果表示为Q和K的余弦相似度计算，并且不需要除以√dk；3-4通过与一个可学习参数g相乘来训练模型；所述步骤4中提出一个基于规则的修复组件，具体内容如下：shellcode中的汇编语句由标签、指令和操作数组成，出现在操作数位置上的值分为三类，当生成的shellcode与注释存在操作数位置上值的不一致时，从注释中提取正确的值，并使用这个值更新生成的shellcode，以此提高自动生成shellcode的准确性，如果根据自然语言描述生成shellcode时发现地址存在不一致，从注释中提取正确的地址，并使用这个地址更新生成的shellcode。

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