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申请/专利权人：湘江实验室
摘要：本发明属于网络安全领域，公开了一种基于预训练模型的代码片段敏感认证信息检测方法，包括：定义敏感认证信息类别；爬取包含敏感认证信息的代码片段作为训练数据，对代码片段进行预处理和标注；构建基于CodeBERT预训练模型的模型架构，使用训练数据对模型进行训练，并保存模型；使用训练好的模型检测待测代码片段，提取敏感认证信息；对敏感认证信息进行过滤，输出敏感认证信息。本发明提出的一种基于预训练模型的代码片段敏感认证信息检测方法，弥补了敏感认证信息检测效率低下误报率高的缺陷，提高了检测的精确性和正确性，为敏感信息泄露的安全防御工作提供支撑。
主权项：1.一种基于预训练模型的代码片段敏感认证信息检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、定义敏感认证信息类别；S2、爬取包含敏感认证信息的代码片段作为训练数据，对代码片段进行预处理和标注，所述预处理的步骤包括以下操作中的至少一种：1删除代码片段中字符数小于5的行及空行；2删除除中英文、符号外的特殊字符；3仅保留敏感认证信息所在行及其上下2行的代码片段；4将换行符替换成“\\n”；所述标注的目的是获得命名实体标签用于训练；S3、构建基于CodeBERT预训练模型的模型架构，使用S2中得到的训练数据对模型进行训练，并保存模型，所述模型的网络结构如下：1基础模型:使用了CodeBERT，这是一个基于BERT的模型；2Dropout层:在BERT的输出上使用了一个dropout层，用于防止过拟合，输出是经过随机丢弃一些神经元后的BERT最后一层隐藏状态的表示；3全连接层:用于将Dropout层的输出转换为所需的标签数量的logits；4CRF层:条件随机场层，用于标注序列任务，提高预测标签的一致性；S4、使用训练好的模型检测待测代码片段，提取敏感认证信息；S5、对敏感认证信息进行过滤，输出敏感认证信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湘江实验室 一种基于预训练模型的代码片段敏感认证信息检测方法
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