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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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39 篇 专利
8 篇 学位论文
4 篇 期刊文献

馆藏范围

51 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

12 篇 工学
- 9 篇 计算机科学与技术...
- 7 篇 网络空间安全
- 6 篇 软件工程
- 1 篇 电子科学与技术（可...
1 篇 管理学
- 1 篇 管理科学与工程(可...

主题

12 篇 漏洞模式
3 篇 静态分析
2 篇 漏洞检测
2 篇 通用编解码
2 篇 污点传播
1 篇 android应用程序
1 篇 软件修改历史
1 篇 污点分析
1 篇 漏洞挖掘
1 篇 软件漏洞
1 篇 手机支付平台
1 篇 嵌入式软件
1 篇 xml
1 篇 ttcn-3
1 篇 使用控制
1 篇 静态漏洞挖掘
1 篇 sgx
1 篇 动态插桩
1 篇 可信计算
1 篇 二进制

机构

4 篇 中国科学技术大学
3 篇 北京邮电大学
2 篇 成都网域复兴科技...
2 篇 国家电网有限公司
2 篇 北京计算机技术及...
2 篇 国网浙江省电力有...
2 篇 深圳海云安网络安...
2 篇 北京国腾创新科技...
2 篇 南京国腾创兴科技...
2 篇 中国人民解放军战...
2 篇 北京鸿渐科技有限...
2 篇 哈尔滨工业大学
2 篇 中国人民大学
2 篇 电子科技大学
2 篇 中国海洋大学
2 篇 中国电力科学研究...
2 篇 广东启链科技有限...
2 篇 中国科学院信息工...
1 篇 广州大学
1 篇 桂林电子科技大学

作者

3 篇 唐艳武
2 篇 宋晓斌
2 篇 刘健雄
2 篇 温泉
2 篇 孙永杰
2 篇 王博
2 篇 王强
2 篇 孙玉砚
2 篇 于微
2 篇 陈香宇
2 篇 庄杰
2 篇 雷德诚
2 篇 李志伟
2 篇 张文镔
2 篇 孙利民
2 篇 郑伟宁
2 篇 黄建军
2 篇 苏小红
2 篇 毛俐旻
2 篇 吴明杰

语言

51 篇 中文

检索条件"主题词=漏洞模式"

共 51 条记录，以下是31-40 订阅

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详细简洁

排序：

一种基于预训练技术的区块链智能合约漏洞检测方法

一种基于预训练技术的区块链智能合约漏洞检测方法

引用

作者：孙国金江池张引 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

本发明公开一种基于预训练技术的区块链智能合约漏洞检测方法，应用于区块链智能合约漏洞检测领域，为了解决区块链上智能合约用户无法判断所调用未开源合约的安全性而造成损失的问题。本发明通过预先定义的漏洞模式辅助切片提取了智能... 详细信息

标准号: CN117313098A

本发明公开一种基于预训练技术的区块链智能合约漏洞检测方法，应用于区块链智能合约漏洞检测领域，为了解决区块链上智能合约用户无法判断所调用未开源合约的安全性而造成损失的问题。本发明通过预先定义的漏洞模式辅助切片提取了智能合约与漏洞强相关的核心代码片段，通过预训练技术保证了智能合约特征提取的完整性和可靠性，并通过对预训练模型的微调和双向长短期记忆模型提取全局合约信息最终实现了对智能合约可重入、危险的委托调用、时间戳依赖、除法后的乘法以及整数溢出五种漏洞高效而准确的检测，降低了合约检测的时间且提升了合约检测的准确率。

关键词：智能区块漏洞检测调用检测核心代码合约信息合约用户技术保证记忆模型漏洞模式特征提取训练模型预先定义整数溢出漏洞强相关时间戳乘法准确率除法切片调和委托全局应用

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基于切片属性图表示学习的函数级代码漏洞检测方法

基于切片属性图表示学习的函数级代码漏洞检测方法

引用

作者：苏小红郑伟宁蒋远魏宏巍王甜甜赵玲玲 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

本发明公开了一种基于切片属性图表示学习的函数级代码漏洞检测方法，首先引入新的切片准则，并提出切片属性图的概念，基于切片准则和程序切片技术生成代码的切片属性图，提取与漏洞候选关键点有依赖关系的图结构信息、节点属性信息和... 详细信息

标准号: CN112699377B

本发明公开了一种基于切片属性图表示学习的函数级代码漏洞检测方法，首先引入新的切片准则，并提出切片属性图的概念，基于切片准则和程序切片技术生成代码的切片属性图，提取与漏洞候选关键点有依赖关系的图结构信息、节点属性信息和代码上下文信息；然后，利用关系图卷积神经网络并结合基于节点和子图的双重注意力机制，对切片属性图进行表示学习，以学习更全面、更准确的漏洞模式；最后对各个切片属性图的漏洞识别结果进行融合实现函数级别的漏洞检测，并确定漏洞候选语句的集合以及与漏洞相关联的语法要素。该方法能覆盖更多的漏洞候选关键点，充分学习和表示漏洞相关的结构、属性和上下文信息，提高漏洞检测的准确率。

关键词：切片属性漏洞检测漏洞上下文信息切片准则关键点学习节点属性信息注意力机制漏洞模式漏洞识别切片技术神经网络依赖关系语法要素图表示图结构准确率语句集合关联融合引入覆盖

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融合黑白灰安全检测技术的应用安全测试方法及系统

融合黑白灰安全检测技术的应用安全测试方法及系统

引用

作者：谢朝海齐大伟李志勇谢朝战雷德诚 518000 广东省深圳市福田区梅林街道孖岭社区凯丰路10号翠林大厦15层1501—1504室

本发明提供了融合黑白灰安全检测技术的应用安全测试方法及系统，运用于软件应用技术领域；获取初步生成的代码工程，基于预设的规则库设定的安全编码要求，对代码工程进行融合黑白灰安全检测，得到检测结果，判断检测结果是否存在漏洞... 详细信息

标准号: CN115952503A

本发明提供了融合黑白灰安全检测技术的应用安全测试方法及系统，运用于软件应用技术领域；获取初步生成的代码工程，基于预设的规则库设定的安全编码要求，对代码工程进行融合黑白灰安全检测，得到检测结果，判断检测结果是否存在漏洞代码；若是，则基于融合黑白灰安全检测，精确定位到漏洞代码的位置，根据预设的漏洞模式库确认漏洞代码对应的至少一个或多个特征，将特征输入至预设的学习模型进行训练，完善学习模型；识别漏洞代码对应的安全编码，基于预设的编码知识库对安全编码进行差异性比对，生成安全编码对应的修正范围；基于学习模型和修正范围对检测结果进行融合、加权和判定引擎，生成检测结果对应的检测报告。

关键词：安全编码检测结果预设白灰漏洞融合安全检测知识库测试方法及系统修正安全检测技术检测报告漏洞模式软件应用特征输入应用安全差异性规则库加权和比对学习引擎判定

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融合黑白灰安全检测技术的应用安全测试方法及系统

融合黑白灰安全检测技术的应用安全测试方法及系统

引用

作者：谢朝海齐大伟李志勇谢朝战雷德诚 518000 广东省深圳市福田区梅林街道孖岭社区凯丰路10号翠林大厦15层1501—1504室

标准号: CN115952503B

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面向以太坊公有链智能合约的形式化静态分析方法及装置

面向以太坊公有链智能合约的形式化静态分析方法及装置

引用

作者：李兆轩章睿 100093 北京市海淀区闵庄路甲89号

本发明公开了一种面向以太坊公有链智能合约的形式化静态分析方法及装置。所述方法包括：获取以太坊公有链智能合约的源码，并提取所述源码的代码语句，生成所述源码的Solidity表达式和特征图谱；基于所述代码语句、Solidity表达式与所... 详细信息

标准号: CN115037512B

本发明公开了一种面向以太坊公有链智能合约的形式化静态分析方法及装置。所述方法包括：获取以太坊公有链智能合约的源码，并提取所述源码的代码语句，生成所述源码的Solidity表达式和特征图谱；基于所述代码语句、Solidity表达式与所述特征图谱，将所述源码描述为XML形式中间表示、IR形式中间表示和IR‑SSA形式中间表示；根据所述XML形式中间表示、IR形式中间表示和IR‑SSA形式中间表示进行漏洞模式检测与优化模式检测，得到以太坊公有链智能合约的分析结果。本发明可在内存资源有限的环境中快速完成合约的全流程自动化分析，检测结果准确且鲁棒，能够发现以太坊上现有方法漏报的安全问题，可更好地助力智能合约的安全监管。

关键词：中间表示源码智能代码语句特征图谱自动化分析安全监管安全问题检测结果静态分析漏洞模式优化模式全流程检测漏报鲁棒发现

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一种基于大语言模型的代码安全审查方法和系统

一种基于大语言模型的代码安全审查方法和系统

引用

作者：王晓琦 210000 江苏省南京市雨花台区郁金香路17号南京(雨花)国际软件外包产业园B幢706室

本发明涉及一种基于大语言模型的代码安全审查方法及系统，包括以下步骤：S1：经源代码解析操作将待审查代码中的代码部分分类到原代码块区；S2：对所述原代码块区中的原代码块逐个基于大语言模型进行注释生成操作生成机器注释；S3：对... 详细信息

标准号: CN117454388A

本发明涉及一种基于大语言模型的代码安全审查方法及系统，包括以下步骤：S1：经源代码解析操作将待审查代码中的代码部分分类到原代码块区；S2：对所述原代码块区中的原代码块逐个基于大语言模型进行注释生成操作生成机器注释；S3：对所述原代码块区中的原代码块与相应的机器注释逐个进行知识库匹配操作得到匹配结果；S4：根据所述匹配结果进行风险值计算操作。一种基于大语言模型的代码安全审查系统，用于实现上述方法，包括解析单元、注释生成单元、匹配单元、计算单元、存储单元；本发明实现基于大语言的软件源代码安全漏洞检测，可解释性强，以直观的方式帮助识别潜在的安全问题、漏洞模式、不安全的编码实践和可能存在的安全风险。

关键词：原代码语言模型代码安全匹配结果注释生成源代码知识库安全漏洞检测软件源代码安全问题存储单元计算操作计算单元解析单元漏洞模式匹配操作匹配单元审查系统不安全解释性潜在的审查解析直观分类语言安全帮助

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一种基于机器学习的合约漏洞处理方法

一种基于机器学习的合约漏洞处理方法

引用

作者：王昌晶黄箐曾锦山左正康江会文 330000 江西省南昌市紫阳大道99号

本发明属于机器学习、区块链技术领域，尤其为一种基于机器学习的合约漏洞处理方法，包含：根据漏洞判断依据，总结出漏洞类型为12类、区块链漏洞领域特征31种，作为人工打标签的依据；从EtherScan上爬取的9000余个真实发生的智能合约... 详细信息

标准号: CN115238272A

本发明属于机器学习、区块链技术领域，尤其为一种基于机器学习的合约漏洞处理方法，包含：根据漏洞判断依据，总结出漏洞类型为12类、区块链漏洞领域特征31种，作为人工打标签的依据；从EtherScan上爬取的9000余个真实发生的智能合约进行人工打标签；将非结构化的Solidity源代码序列通过代码切片划分；对代码序列进行词嵌入矩阵的构建；模型训练；本发明的合约漏洞处理方法，通过机器学习的方法自动学习漏洞代码模式，不必依赖于人工总结漏洞模式，泛化性好，能够识别多种类型漏洞，自动化程度高；由于Solidity代码有其独有的代码领域特征，而漏洞的发生往往都与这些领域特征有着相关性，本方法引入注意力机制，使得模型关注区块链领域特征，提升模型预测漏洞能力。

关键词：漏洞领域特征区块机器学习标签源代码矩阵注意力机制代码领域代码模式代码序列非结构化基于机器漏洞模式漏洞判断模型训练模型预测自动学习泛化性构建切片嵌入自动化智能引入学习

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一种用于确定嵌入式系统固件中协议漏洞的轻量级方法及系统

一种用于确定嵌入式系统固件中协议漏洞的轻量级方法及系统

引用

作者：王继业孙利民周亮韩丽芳朱朝阳应欢孙玉砚卢新岱缪思薇邱意民余文豪庞铖 100192 北京市海淀区清河小营东路15号

本发明公开了一种用于确定嵌入式系统固件中协议漏洞的轻量级方法及系统，通过分析协议解析代码特征构造特征向量；利用构造的特征向量和所述训练集对支持向量机SVM进行训练，确定协议解析代码分类器模型用于识别协议解析模块；使用训... 详细信息

标准号: CN109525556B

本发明公开了一种用于确定嵌入式系统固件中协议漏洞的轻量级方法及系统，通过分析协议解析代码特征构造特征向量；利用构造的特征向量和所述训练集对支持向量机SVM进行训练，确定协议解析代码分类器模型用于识别协议解析模块；使用训练出的协议解析代码分类器模型识别目标系统的固件映像代码中的协议解析模块；针对识别的协议解析模块，利用危险代码特征库对协议解析模块进行可疑脆弱点快速扫描；构建控制流图、控制依赖图、数据依赖图，在此基础上提取出脆弱点的数据源路径；构建基于脆弱点的数据源路径的多类型漏洞模式，并通过模式匹配确定嵌入式系统固件中的协议漏洞，能够为网络协议安全、物联网/工业控制系统安全及安全测试提供了技术支撑。

关键词：协议解析模块协议解析脆弱点嵌入式系统固件代码分类代码特征数据源构建工业控制系统构造特征向量网络协议安全数据依赖图支持向量机安全测试固件映像技术支撑控制流图快速扫描漏洞模式模型识别目标系统匹配确定特征向量通过模式漏洞多类型物联网训练集依赖图分析安全

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一种用于确定嵌入式系统固件中协议漏洞的轻量级方法及系统

一种用于确定嵌入式系统固件中协议漏洞的轻量级方法及系统

引用

作者：王继业孙利民周亮韩丽芳朱朝阳应欢孙玉砚卢新岱缪思薇邱意民余文豪庞铖 100192 北京市海淀区清河小营东路15号

标准号: CN109525556A

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一种程序路径敏感的灰盒测试方法及装置

一种程序路径敏感的灰盒测试方法及装置

引用

作者：王允超宋晓斌李锡星张文镔魏强武泽慧 450000 河南省郑州市高新区科学大道62号

本发明属于软件测试技术领域，特别涉及一种程序路径敏感的灰盒测试方法及装置，该方法包含：离线训练阶段，利用深度神经网络对样本数据集进行漏洞模式学习，获得程序执行路径的分类器，其中，样本数据集包中包含漏洞程序路径样本数据... 详细信息

标准号: CN109902024A

本发明属于软件测试技术领域，特别涉及一种程序路径敏感的灰盒测试方法及装置，该方法包含：离线训练阶段，利用深度神经网络对样本数据集进行漏洞模式学习，获得程序执行路径的分类器，其中，样本数据集包中包含漏洞程序路径样本数据和无漏洞程序路径样本数据；在线测试阶段，将分类器集成到模糊测试工具中指导种子文件进行选择测试，优先选择触发漏洞路径的种子输入进行测试并赋予若干变异能量以执行相应变异次数，循环执行，直至中断。本发明填补漏洞路径样本影响分析方面空白，不依靠复杂的动态分析技术且不带来较大开销问题，可与其它灰盒测试技术有效结合，提升漏洞发现效率，可直接适用于二进制程序，无需依赖源代码，适用性强。

关键词：样本数据程序路径漏洞灰盒源代码测试方法及装置程序执行路径软件测试技术二进制程序分类器集成测试技术动态分析开销问题离线训练漏洞发现漏洞模式模糊测试神经网络选择测试循环执行影响分析有效结合在线测试种子文件分类器触发样本测试填补中断敏感赋予学习

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