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申请/专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要：本发明涉及互联网安全技术领域，特别涉及一种基于Transformer语言模型的源代码漏洞检测方法及系统，获取代码样本数据，并对代码样本数据中的漏洞类型标注类别标签，以构建漏洞检测样本数据集；构建多分类CodeBERT模型，并利用漏洞检测样本数据集对多分类CodeBERT模型进行训练，将训练后的多分类CodeBERT模型作为漏洞检测目标模型，其中，所述多分类CodeBERT模型基于RoBERTa分词器和Transformer语言模型构建；将待检测的源代码输入至漏洞检测目标模型中，利用漏洞检测目标模型识别并输出待检测源代码中的漏洞类别。本发明能够充分考虑源代码的深层语义、结构、语法特征，利用微调后的模型较好的标源代码漏洞挖掘检测，在软件安全领域具有较好的应用前景。
主权项：1.一种基于Transformer语言模型的源代码漏洞检测方法，其特征在于，包含：获取代码样本数据，并对代码样本数据中的漏洞类型标注类别标签，以构建漏洞检测样本数据集；构建多分类CodeBERT模型，并利用漏洞检测样本数据集对多分类CodeBERT模型进行训练，将训练后的多分类CodeBERT模型作为漏洞检测目标模型，其中，所述多分类CodeBERT模型基于RoBERTa分词器和Transformer语言模型构建；将待检测的源代码输入至漏洞检测目标模型中，利用漏洞检测目标模型识别并输出待检测源代码中的漏洞类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 基于Transformer语言模型的源代码漏洞检测方法及系统
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