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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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主题

1 篇 跨语言泛化
1 篇 图神经网络
1 篇 代码安全
1 篇 程序分类

机构

1 篇 北京邮电大学

作者

1 篇 杨亦足

语言

1 篇 中文

检索条件"主题词=跨语言泛化"

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详细简洁

排序：

基于图的程序分类与代码安全研究与实现

基于图的程序分类与代码安全研究与实现

引用

作者：杨亦足北京邮电大学

学位级别：硕士

随着网络信息技术的飞速发展,程序代码库的规模也在爆炸性地增长,其中的恶意代码、漏洞代码更是层出不穷,如何根据程序的功能、执行目标进行自动且高效地分类,便显得格为重要。程序代码不同于普通的文本序列,程序代码拥有独特的图结构,... 详细信息

随着网络信息技术的飞速发展,程序代码库的规模也在爆炸性地增长,其中的恶意代码、漏洞代码更是层出不穷,如何根据程序的功能、执行目标进行自动且高效地分类,便显得格为重要。程序代码不同于普通的文本序列,程序代码拥有独特的图结构,例如抽象语法树(Abstract Syntax Tree,AST)、语义图(Semantic Graph)。随着图神经网络技术的发展,基于图的程序分类在代码理解、代码安全领域是近年来研究的重点。作为促进代码理解和代码分析的重要手段之一,本文对程序分类任务中的算法分类、恶意代码识别、代码漏洞分类进行了深入研究。本文的主要研究成果如下: (1)针对大多数AST表示学习模型扁平化问题,本文提出了基于图坍缩的层次化AST表示学习架构。该架构基于图坍缩(图池化)技术,将AST进行逐层压缩,从而形成层次化的AST表示学习过程。实验结果表明该架构方法在多个算法分类公开数据集上性能优异,其中在JC和LeetCode数据集上的分类准确率分别提升了 2%-3%和12%-17%。坍缩率影响了坍缩AST的节点数量,是当前架构重要的超参数,于是本文进一步研究了坍缩率对算法分类性能的影响。代码安全是网络空间安全的核心问题之一。本文从软件防护参考数据集(The Software Assurance Reference Dataset,SARD)中收集了 52213个安全方法和19934个漏洞方法,共计59种CWE编号。当前方法提出的模型架构在本文收集的SARD数据集和公开FUNDED数据集上分别实现了 95.8%、99.8%的恶意代码识别准确率,以及99.3%、95.7%的CWE代码漏洞分类准确率。 (2)ProGraML语义图由LLVM-IR代码分析得到,包含了相较于AST更为丰富的代码语义信息,却并未得到研究者的过多关注。本文对GGNN网络进行了适当简化,并配合attention机制有效地从ProGraML语义图中提取了代码语义特征,在POJ数据集和LeetCode C++数据集上分别实现了 96.7%和88.7%的算法分类准确率。在代码调式与分析过程中,更高的Clang编译优化等级并不意味着更优的编译结果,然而该结论并没有实际实验数据进行佐证。本文通过提取不同编译优化等级下输出的ProGraML语义图全图表示,验证了只有在较低的编译优化等级下,ProGraML语义图的算法分类性能才能达到最佳,侧面反映了此时将最有利于代码理解与分析。但随着编译优化等级的逐步提高,算法分类性能也随之下降。 (3)提出并研究了程序分类模型的跨语言泛化问题。由于不同编程语言的语法存在差异,或一些代码分析工具仅限于特定编程语言,最终导致了基于某一种编程语言的训练集训练出来的模型,难以泛化到另一种编程语言的测试集上。针对该问题,本文在成果(1)(2)中的模型基础上进一步嵌入了TransCoder代码翻译模型,有效解决了跨语言泛化问题,例如,基于成果(1)的LeetCode Java算法分类模型,在LeetCode C++和Python测试集上的准确率分别由7.9%、4.9%提升至了 80.2%、45.0%。

关键词：程序分类图神经网络代码安全跨语言泛化

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