CS-GNN:用于真實世界漏洞檢測的類敏感圖神經網絡

摘要： 針對當前大多數基于深度學習的漏洞檢測方法在應用于工業5.0系統中檢測不平衡的真實世界的漏洞時，受到程序代碼流程信息利用不足的限制，導致誤報率很高的問題，提出了類敏感圖神經網絡(class-sensitive graph neural network, CS-GNN),一種新型的函數級真實世界漏洞檢測方法。該方法基于代碼屬性圖(code property graph, CPG)和... （共10頁）