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发布时间：2022-04-02 22:07:59 作者：知网小编 来源：www.it54.cn
借鉴计算机视觉领域中的目标检测过程，将深度学习用于漏洞检测领域，主要存在以下三方面挑战：一是目标检测能够很自然地利用图像中的纹理、边缘和颜色等信息定义候选区域，漏洞检测则没有明显的细粒度代码结构来描述漏洞的候选区域；二是目标检测拥有海量的人工标注类别的图像数据集，但目前没有标注好的涵盖各种类型漏洞的大规模数据集，且人工标注漏洞的难度远比标注图像大得多；三是目标检测采用适合图像处理的卷积神经网络（CNN）模型来学习特征，然而程序源代码与图像不同，更关注语句上下文信息，且漏洞源代码数据具有自身的特点。 为了解决上述问题，本文开展了基于深度学习的漏洞检测研究。 该方法具有很大潜力，因为深度学习不需要人类专家定义特征，但同时也具有挑战，因为深度学习不是为漏洞检测这种应用而产生的。
