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一个使用深度学习检测软件漏洞的框架( SySeVR: A Framework for Using Deep Learning to Detect Software Vulnerabilities )
Z Li D Zou S Xu H Jin Z Chen
软件漏洞（或简称漏洞）的检测是一个尚待解决的重要问题，每天报告的众多漏洞就表明了这一点。这就需要机器学习的方法来进行漏洞检测。深度学习在这方面具有吸引力，因为它减轻了手动定义特征的需求。尽管深度学习在其他应用领域取得了巨大的成功，但它在漏洞检测方面的适用性还没有得到系统的理解。为了填补这一空白，我们提出了第一个使用深度学习检测带有源代码的C/C++程序中漏洞的系统框架。该框架被称为基于语法、基于语义和向量表示（SySeVR）,重点是获取能够容纳与漏洞相关的语法和语义信息的程序表示。我们对4个软件产品的实验证明了该框架的有用性：我们检测了15个未在国家漏洞数据库中报告的漏洞。在这15个漏洞中，有7个是未知漏洞，已经上报给厂商，另外8个是厂商在发布相关软件产品较新版本时“默默”打补丁的。
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