检索结果-内蒙古大学图书馆

网络安全技术与应用 2025年第2期 47-50页

作者：白云天王晨曦陈海田王希胤华北理工大学河北063210

随着软件系统的发展,潜在的安全漏洞问题愈发严重,软件维护人员需要花费大量时间精力进行漏洞修复的工作。近期一些安全研究人员提出使用迁移学习进行安全漏洞修复,但仍不够完善。本研究提出了基于CodeGen预训练模型进行修复漏洞的方法... 详细信息

随着软件系统的发展,潜在的安全漏洞问题愈发严重,软件维护人员需要花费大量时间精力进行漏洞修复的工作。近期一些安全研究人员提出使用迁移学习进行安全漏洞修复,但仍不够完善。本研究提出了基于CodeGen预训练模型进行修复漏洞的方法,在两个漏洞修复数据集上进行漏洞修复实验。实验结果表明,在相同的漏洞修复数据集上,本研究达到了39%的漏洞修复准确率,高于基线方法VRepair和基于CodeBERT的漏洞修复方法的准确率。

关键词：漏洞修复深度学习网络空间安全

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智能合约漏洞检测与修复研究综述

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计算机科学与探索 2025年第4期19卷 854-876页

作者：刘哲旭李雷孝刘东江杜金泽林浩史建平内蒙古工业大学数据科学与应用学院呼和浩特010080 内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心呼和浩特010080 天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384 鄂尔多斯市市民卡建设有限公司内蒙古鄂尔多斯017099

智能合约是区块链的关键技术之一,它不依赖第三方权威机构,能够直接为用户双方提供可信的定制化服务,是区块链2.0的重要标志。随着智能合约应用范围的不断扩大,保障其安全可靠运行成为区块链安全领域的迫切问题。提出智能合约漏洞检测... 详细信息

智能合约是区块链的关键技术之一,它不依赖第三方权威机构,能够直接为用户双方提供可信的定制化服务,是区块链2.0的重要标志。随着智能合约应用范围的不断扩大,保障其安全可靠运行成为区块链安全领域的迫切问题。提出智能合约漏洞检测与修复研究框架,分别从漏洞数据集、机器学习方法、漏洞修复技术和补丁部署策略这4个方面分析总结现有智能合约漏洞检测与修复研究进展。对基于机器学习的智能合约漏洞检测方法进行研究,对比总结了8种智能合约漏洞类型、15个开源数据集现状以及传统机器学习方法、深度学习方法和大模型方法等现有模型方法优缺点,并提出使用符号执行、模糊测试、污点分析、形式化验证和集成框架5类漏洞检测工具与置信学习相结合的智能合约高质量数据集制作思路;分类介绍了自动化修复技术、机器学习修复技术和以太坊增强技术3类智能合约漏洞修复方案,全面比较了不同方案的优缺点,并总结了未来可以用于智能合约漏洞修复领域的相关技术;分析了智能合约安全现存问题并展望了未来研究方向。

关键词：区块链智能合约安全漏洞检测漏洞修复机器学习

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基于T5模型的智能合约漏洞修复研究

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计算机科学 2025年第4期52卷 362-368页

作者：焦健陈瑞翔贺强渠开洋张子怡北京信息科技大学计算机学院北京102206 北京信息科技大学未来区块链与隐私计算高精尖创新中心北京102206 中国信息安全测评中心北京100193

针对以太坊智能合约漏洞修复问题,目前的研究主要集中在人工定义模板的方法上。此方法需要开发者具备丰富的专业知识,面对复杂漏洞时修复效果较差。在Solidity智能合约源代码层面,围绕智能合约的漏洞修复技术开展研究。引入机器学习的... 详细信息

针对以太坊智能合约漏洞修复问题,目前的研究主要集中在人工定义模板的方法上。此方法需要开发者具备丰富的专业知识,面对复杂漏洞时修复效果较差。在Solidity智能合约源代码层面,围绕智能合约的漏洞修复技术开展研究。引入机器学习的漏洞修复方式,设计并实现一个T5模型智能合约漏洞修复系统,解决人工依赖的问题。利用数据爬虫技术和数据增强技术,构建相应T5模型训练数据集。利用机器学习技术,训练智能合约漏洞修复T5模型。通过网络爬虫构建了一个测试数据集,对所提系统进行多角度的性能评估。在合约修复准确率、gas消耗和引入代码量等方面,与TIPS,SGUARD和Elysium等合约漏洞修复工具进行对比。实验结果表明,所提系统修复效果良好,整体性能优于其他漏洞修复工具。

关键词：智能合约区块链 T5模型机器学习漏洞修复

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数字通信中网络安全协议漏洞挖掘与修复策略

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数字通信世界 2025年第4期 90-92页

作者：李伟周中国信息通信研究院北京100073

本文概述了数字通信与网络安全协议及其常见漏洞类型,阐述了漏洞挖掘在数字通信安全中的重要性,设计了一套高效漏洞挖掘流程,提出了有针对性修复技术与方法,构建了高效修复管理体系,为提升系统安全性和保护用户数据提供全面策略。

关键词：数字通信网络安全协议漏洞挖掘漏洞修复管理体系

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漏洞类型聚类的层次化漏洞修复模型

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计算机科学与探索 2018年第2期12卷 274-281页

作者：高妮贺毅岳申元高岭西安财经学院信息学院西安710100 西北大学经济管理学院西安710127 西北大学信息科学与技术学院西安710127

针对传统漏洞修复策略存在难以确定同一危害等级漏洞修复优先次序的问题,提出了一种基于漏洞类型聚类的层次化漏洞修复(vulnerability remediation based on vulnerability type clustering,VR-VTC)模型。首先,运用PSO-K-means(particle swarm optimization K-means)算法对漏洞信息进行聚类分析,再根据每种漏洞类型高危、中危、低危各个危害等级的百分比,计算每种漏洞类型的威胁因子;然后,将目标主机漏洞划分为主机、漏洞类型威胁等级、漏洞类型和漏洞4个层次,再采用"自下而上、先局部后整体"的漏洞修复策略,提出一种基于漏洞类型的层次化漏洞修复方法。实验结果表明,VR-VTC模型可为用户提供细粒度的漏洞修复策略。

关键词：网络安全漏洞信息聚类漏洞修复

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收益与代价相结合的漏洞修复模型

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小型微型计算机系统 2009年第11期30卷 2163-2168页

作者：汪志亮顾乃杰李凯中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230027 安徽省计算与通信软件重点实验室安徽合肥230027

漏洞修复是增强网络安全性的重要方法,选择性地修复网络中漏洞具有现实意义.提出一种收益与代价相结合的漏洞修复模型BCVRM.漏洞修复收益评价算法基于简化的攻击图生成算法,对比漏洞修复前后网络整体及相关各类型主机安全状态的提升,给... 详细信息

漏洞修复是增强网络安全性的重要方法,选择性地修复网络中漏洞具有现实意义.提出一种收益与代价相结合的漏洞修复模型BCVRM.漏洞修复收益评价算法基于简化的攻击图生成算法,对比漏洞修复前后网络整体及相关各类型主机安全状态的提升,给出漏洞修复的总收益.漏洞修复代价评分系统基于CVSS对漏洞属性信息的描述,给出单个漏洞修复代价的评分规则,然后结合漏洞所属主机类型及漏洞分布情况给出网络漏洞修复代价.实例网络分析表明,该模型能够为网络管理人员提供一个切实可行的网络漏洞修复策略.

关键词：漏洞修复攻击图 CVSS 收益代价

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基于深度学习的多任务漏洞修复研究与应用

基于深度学习的多任务漏洞修复研究与应用

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作者：李琪东南大学

学位级别：硕士

近年来,网络攻击的数量和严重程度迅速上升。通常,攻击者通过利用硬件、软件和网络中现有的漏洞,直接侵入远程计算机,对网络空间安全造成严重隐患。系统因为自身存在漏洞而遭受外界攻击,导致网络攻击、隐私泄漏、网络监听、非法越权等... 详细信息

近年来,网络攻击的数量和严重程度迅速上升。通常,攻击者通过利用硬件、软件和网络中现有的漏洞,直接侵入远程计算机,对网络空间安全造成严重隐患。系统因为自身存在漏洞而遭受外界攻击,导致网络攻击、隐私泄漏、网络监听、非法越权等严重不安全后果。尽早检测系统中存在的安全漏洞并及时分配合适的开发人员优先对严重程度级别高的漏洞实现修复、加固,有效避免系统在运行时出现数据丢失、泄露等问题,防止病毒入侵,避免对用户造成严重的损失,确保信息的安全性、私密性、完整性实用性以及可控性等,是网络空间安全领域重要关注点。因此,本文主要研究漏洞修复过程中分配合适的开发人员对漏洞进行修复和对漏洞的严重程度进行预测这两个重要内容。然而,目前的方法主要存在以下三个问题:1)对于已抽取的文本结构特征不能以更加有效的方式结合在一起,导致漏洞修复者推荐效果不佳并且无法进一步拓展。2)现有方法都是对漏洞修复人员推荐和漏洞严重程度预测这两个任务分别进行处理。由于重复性工作,导致所有任务的完成非常耗时。并且忽视了两个任务间的相互联系,不能充分利用任务之间有用信息辅助各任务的预测。3)由于训练数据集中漏洞严重程度的类别标签严重失衡,导致漏洞严重程度预测效果不佳.针对问题1,本文提出了一种新颖的漏洞修复人员推荐算法RCNNA。所提出的算法使用CNN卷积核捕获文本的局部信息,RNN用于捕获文本的序列信息。同时在RNN中引入注意力机制学习文本的每个部分对文本的整体语义信息的贡献比例。该算法可以有效地学习漏洞报告特征,并根据该特征推荐合适的开发人员对漏洞进行修复,在Eclipse和Mozilla两个开源数据集上Top5准确率分别达到了87.36%和78.64%,均优于五个基线方法。同时分析了漏洞报告元数据信息和开发者活跃度对于推荐准确率的影响。针对问题2,本文提出了一种多任务学习模型RCNNA＿M,通过任务共享层共享相关任务之间的表征,任务特定层学习各自任务的独有特征,可同时对漏洞修复人员和漏洞的严重程度进行推荐和预测。从而减少任务执行时间,并在一定程度上提高了模型的泛化能力。针对问题3,由于训练数据集中漏洞严重程度的类别标签严重失衡,通过GAN生成式对抗网络引入了上下文数据增强方法来生成漏洞修复报告以平衡类别标签,从而提升漏洞严重程度预测效果。

关键词：网络空间安全漏洞修复深度学习多任务学习

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复杂社团网络的多路由探测漏洞修复算法

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科技通报 2015年第8期31卷 195-197页

作者：于浩杰郑州航空工业管理学院教务处郑州450015

对复杂社团网络的漏洞有效修复能保证网络的安全和稳定。传统的修复算法采用多分层和多标准的超网络平衡修复算法,社团区划在多路由转发情况下漏洞修复效果不好。提出一种基于多路由探测的复杂社团网络漏洞修复算法。使用线性预测模型... 详细信息

对复杂社团网络的漏洞有效修复能保证网络的安全和稳定。传统的修复算法采用多分层和多标准的超网络平衡修复算法,社团区划在多路由转发情况下漏洞修复效果不好。提出一种基于多路由探测的复杂社团网络漏洞修复算法。使用线性预测模型对漏洞进行多路由网格划分,采用链路模型重组方案对数据进行攻击相位重组,得到漏洞数据生成和关联性分析结果,通过多路由探测,提取网络传输的数据多路复用器输出端口的数据,找到经过最短路径数目最多的边并将漏洞数据从网络中移除,提高了漏洞修复的性能,实现算法改进。仿真实验表明,该算法的漏洞修复效果较好,通过漏洞修复能有效提高网络数据传输的吞吐量和网络分组数据传输成功率,展示了算法的优越性能,在网络安全等领域具有较大的应用价值。

关键词：复杂社团网络漏洞修复路由探测

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无坐标无线传感器网络中的覆盖漏洞修复

无坐标无线传感器网络中的覆盖漏洞修复

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作者：张玖雅安徽工业大学

学位级别：硕士

无线传感器网络是通过部署大量传感器节点自组织形成的网络系统,通常被用来采集感知区域的物理环境信息。随着无线通信、嵌入式系统、微机计算等领域的交互发展,无线传感器网络的应用也越来越广泛,例如军事研究、环境监测、健康生活等... 详细信息

无线传感器网络是通过部署大量传感器节点自组织形成的网络系统,通常被用来采集感知区域的物理环境信息。随着无线通信、嵌入式系统、微机计算等领域的交互发展,无线传感器网络的应用也越来越广泛,例如军事研究、环境监测、健康生活等。无线传感器网络利用节点覆盖感知区域进行信息采集,当网络的覆盖率达到要求时其采集数据才具备可用性,而网络中极易出现覆盖漏洞造成网络覆盖率低,可能导致网络数据不可信,所以覆盖漏洞问题已经成为影响无线传感器网络使用及发展的重要因素。本文主要研究网络覆盖漏洞的检测及修复以提高网络的覆盖率。由于无线传感器网络的节点安装GPS设备可能导致网络造价过高,所以本文主要针对无位置信息的网络提出利用节点间的位置关系判断网络中的覆盖漏洞以及后续的漏洞修复方案。具体工作如下:(1)本文通过判断网络中边界节点来识别覆盖漏洞。在无位置信息的网络中,本文仅依据每个节点与其一跳邻居形成的局部图判断节点之间的位置关系,相较于其他覆盖漏洞检测的研究,在减少硬件成本的同时降低了通信成本以及节点能耗,最后通过仿真实验验证了本文算法识别边界节点准确率超过80%,召回率达到98%。(2)在无线传感器网络覆盖漏洞修复工作中,本文提出利用节点间的相对位置关系建立网络模型,在深入研究几何图形中边与顶点之间位置关系的基础上计算移动节点与边界节点的相对位置来修复漏洞。该方案采用分布式方法计算节点位置,降低了节点存储成本且传感器节点利用通信替代移动节点的无效位移减少了能耗,从而延长网络的寿命。

关键词：无线传感器网络无坐标位置覆盖漏洞检测漏洞修复

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基于漏洞引入提交的漏洞修复技术研究与系统实现

基于漏洞引入提交的漏洞修复技术研究与系统实现

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作者：李越扬州大学

学位级别：硕士

软件维护与演化过程中不可避免会引入漏洞,漏洞的产生对软件系统的运行产生一定的安全隐患,甚至会严重威胁个人隐私与财产安全,造成社会经济损失。由于漏洞数据库中缺乏漏洞的相关测试用例、堆栈跟踪等动态信息,大大增加了漏洞定位与修... 详细信息

软件维护与演化过程中不可避免会引入漏洞,漏洞的产生对软件系统的运行产生一定的安全隐患,甚至会严重威胁个人隐私与财产安全,造成社会经济损失。由于漏洞数据库中缺乏漏洞的相关测试用例、堆栈跟踪等动态信息,大大增加了漏洞定位与修复的难度。然而,在开源代码库中的代码提交常常蕴含着丰富的信息,通过分析代码提交探索漏洞引入的原因以及漏洞引入提交与漏洞修复提交之间的相关性,能够为漏洞的定位与修复工作提供一种新的思路。本文从漏洞引入的角度出发,通过“漏洞修复提交中的语句可以从漏洞引入提交中修改的语句推断出来”等一系列经验研究的发现,开展基于漏洞引入提交的漏洞定位与修复技术研究。具体工作如下:（1）基于漏洞引入提交的漏洞定位技术。首先构建了漏洞引入与修复数据集,对数据集中的漏洞数据进行经验研究,根据经验研究的发现定义了三个特征,即提取引入提交中被修改的语句;从引入提交修改语句中的变量名和方法名中分离出关键字,然后提取漏洞引入提交中带有关键字的语句;在涉及漏洞引入提交的文件中提取if语句。三个特征中提取的语句组成了可疑语句空间。然后,对可疑语句空间中的语句进行赋值后输入到训练好的排序学习模型中,最后输出排序列表。实验结果表明,VulLoc在效果与效率两方面都优于现有的方法。（2）基于漏洞引入提交的漏洞修复技术。首先进一步地探索漏洞引入与修复提交中的修复成分的变化,得出一些漏洞修复可以从漏洞引入提交中推断出来等发现。接着将漏洞修复提交转换成抽象语法树,进行抽象化与规范化处理后转换为token序列输入到Transformer模型中,通过Beam Search得到预测序列。然后,通过经验研究发现定义的规则进行抽象化与规范化的代码填充后,进行补丁验证。实验结果表明,此方法与只使用Transformer模型的漏洞修复技术相比,切实提升了漏洞修复的效果,并在CWE-119（内存缓冲区范围内不适当的操作限制）漏洞类型中的效果最佳。（3）基于提出的理论技术,设计并实现了面向漏洞的定位与修复系统。该系统包括漏洞管理、漏洞定位以及漏洞修复三个模块,旨在通过此系统帮助开发人员更加高效快速地完成软件维护工作,保障软件的安全。

关键词：漏洞引入提交经验研究漏洞定位漏洞修复排序学习模型

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