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摘要：本发明公开了一种基于多模态特征自适应融合的软件漏洞检测方法，包括以下步骤：对代码样本进行预处理；从样本中提取多模态特征信息，综合编译器前端信息以增强代码序列表征，并应用增强的图表示学习方法提升代码图结构表征能力；构建样本内损失函数，充分挖掘这两种模态的共享特征和特有特征，同采用对比学习损失函数，增强样本间的区分度；以模态共享特征作为桥梁，自适应融合各模态的特有特征，生成高效的综合代码表示；将代码综合表示输入分类器，根据预测分数，判断代码样本是否有漏洞。本发明设计了一个多模态漏洞检测模型，有效提升了特征提取的完整性和漏洞检测的准确性。
主权项：1.一种基于多模态特征自适应融合的软件漏洞检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：对软件的代码样本进行预处理；步骤S2：构建软件漏洞检测模型，模型包括代码序列信息提取模块、图结构信息提取模块、模态优化模块、代码生成模块和分类器；代码序列信息提取模块从预处理后的代码样本中提取代码序列特征信息，在此过程中综合编译器的前端信息对代码序列特征信息进行增强，编译器的前端信息包括代码样本的词法信息和句法信息；步骤S3：图结构信息提取模块获取代码样本的图结构特征表示；其中，步骤S2的代码序列特征信息和步骤S3的图结构特征表示构成代码样本的多模态信息；步骤S4：模态优化模块构建内损失函数，导入多模态信息至模态优化模块，获取代码样本的在两种模态下的共享特征和特有特征，在此过程中采用对比学习损失函数，增强代码样本间的区分度；步骤S5：代码生成模块在步骤S4的共享特征基础上自适应融合两种模态下的特有特征，生成代码样本的综合代码表示；步骤S6：将步骤S5的代码样本的综合代码表示输入分类器，根据预测分数，判断代码样本是否有漏洞。
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百度查询： 江西师范大学 一种基于多模态特征自适应融合的软件漏洞检测方法
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