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检索条件"主题词=malicious source code detection"

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排序：

CrossLMD: Cross-Language malicious code detection 9

CrossLMD: Cross-Language Malicious code Detection

引用

9th IEEE Smart World Congress, SWC 2023

作者： Xu, Zhengyuan Han, Xiaohui Zuo, Wenbo Luo, Xuejiao Wang, Zhiwen Wu, Xiaoming Qilu University of Technology Shandong Academy of Sciences Shandong Provincial Key Laboratory of Computer Networks Shandong Computer Science Center National Supercomputer Center in Jinan Jinan China Quan Cheng Laboratory Jinan China

ISBN: (纸本)9798350319804

Current malicious code detection models usually mainly focus on variants of popular programming languages and source codes, while ignoring the inherent semantic information in source codes. These approaches present significant challenges in the face of the vast amount of multi-programming language code that exists in repositories, open-source communities, blogs, and forums. To address this problem, we propose CrossLMD, a cross-language malicious code detection model capable of identifying malicious code across various programming languages using a single model. CrossLMD leverages large-scale pre-trained models to understand semantic dependencies between code written in different languages. We built a neural network classifier on top of the pre-trained model to fine-tune the pre-trained model for cross-programming language malicious code detection tasks. Our experimental results demonstrate that CrossLMD can effectively identify malicious code written in never-encountered programming languages, exhibiting superior performance compared to baseline methods. Our proposed model provides a more comprehensive solution for malicious code detection, taking into account the inherent semantic information of source code, regardless of language or syntax changes. Utilizing a single model to detect malicious code in multiple programming languages simplifies the detection process and improves efficiency and cost-effectiveness. © 2023 IEEE.

关键词： cross-language deep learning fine-tuning malicious source code detection static analysis

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