典型文献
基于融合节点序列信息的漏洞同源性判别
文献摘要：
软件漏洞是信息系统面临的主要安全威胁之一,而软件大多数以二进制形式存在,研究有效的二进制程序函数漏洞同源性判别方法,挖掘应用程序中已披露漏洞的同源漏洞,对于提高软件系统安全性具有重要意义.针对现有二进制程序函数漏洞同源性判别方法存在的忽略控制流图节点序列信息的问题,提出了一种融合节点序列信息的漏洞同源性判别方法.该方法提取二进制程序函数的控制流图,利用特征工程及Structure2vec网络将其转化为属性控制流图节点的向量表示,通过长短期记忆网络提取节点序列特征,对节点向量进行聚合得到函数向量表示,结合孪生神经网络计算余弦距离判别可疑函数.实验结果表明,该方法能够全面提升二进制程序函数漏洞同源性判别效率和查全率.
文献关键词：
漏洞同源性判别;二进制程序函数;长短期记忆网络;高维特征向量
中图分类号：
作者姓名：
陈亮;李嘉伟;周莹莹
作者机构：
国家计算机网络应急技术处理协调中心北京分中心,北京 100055;北京理工大学信息与电子学院,北京 100081
文献出处：
引用格式：
[1]陈亮;李嘉伟;周莹莹-.基于融合节点序列信息的漏洞同源性判别)[J].沈阳师范大学学报（自然科学版）,2022(04):352-358
A类：
漏洞同源性判别,二进制程序函数,Structure2vec
B类：
节点序,序列信息,软件漏洞,安全威胁,判别方法,挖掘应用,应用程序,软件系统,系统安全性,控制流图,特征工程,属性控制,向量表示,长短期记忆网络,序列特征,节点向量,孪生神经网络,余弦距离,可疑,查全率,高维特征向量
AB值：
0.193725
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