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申请/专利权人：南京匡吉信息科技有限公司;南京大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的细粒度漏洞预测及评估系统FineVulner，帮助企业减少漏洞识别的时间成本和人力成本。该工具通过基于语言模型和图神经网络模型的两种方法，分别从代码语义和语法两个方面完成漏洞预测。然后通过图神经网络解释器模型和注意力机制，进一步提供行级漏洞定位。通过基于多任务的漏洞评估模型进行特征共享，FineVulner能够以CVSS指标为准对行级漏洞代码进行漏洞评估。FineVulner包含任务管理、代码预处理、细粒度漏洞预测、漏洞评估和漏洞报告五个模块。FineVulner的漏洞预测结果能够进一步输入给大语言模型以生成详细的安全检视意见。FineVulner降低了漏洞误报，提供了准确的漏洞评估信息，在一定程度上能帮助安全分析人员高效地发现漏洞并及时地确定修复优先级。
主权项：1.一种基于深度学习的细粒度漏洞预测及评估系统，其特征在于：所述系统包括任务管理模块、代码预处理模块、细粒度漏洞预测模块、漏洞评估模块和漏洞报告模块；所述任务管理模块用于用户上传完整代码项目后，生成任务、启动处理流程并监控执行；所述代码预处理模块执行函数提取、无效信息删除和生成程序依赖图PDG、抽象语法树AST和Token序列等步骤，以中间表现形式存储代码语义和语法信息，为细粒度漏洞预测和漏洞评估模块准备数据；所述细粒度漏洞预测模块从代码中间表示形式提取特征，使用训练后的细粒度漏洞预测模型进行漏洞预测和定位，并将细粒度漏洞预测结果保存至数据库中；所述漏洞评估模块读取漏洞预测的结果，对存在漏洞的代码使用训练后的漏洞评估模型进行漏洞评估，漏洞评估的结果将保存至数据库；所述漏洞报告模块从数据库中汇总漏洞预测和评估结果生成漏洞报告，并提供可视化展示和漏洞报告下载功能。
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权利要求：
百度查询： 南京匡吉信息科技有限公司 南京大学 一种基于深度学习的细粒度漏洞预测及评估系统
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