搜索到297篇“ 软件安全漏洞“的相关文章
- 一种软件安全漏洞自动检测与修复系统
- 本发明属于软件安全处理技术领域，提供了一种软件安全漏洞自动检测与修复系统，包括漏洞检测模块、漏洞分析模块、漏洞修复模块、验证模块和数据库模块；本发明通过全面的漏洞扫描和检测，系统能够帮助识别并修复软件中的潜在安全漏洞，从...
- 张娟曹静陈甜甜孙孟标柴剑涛
- 一种基于大语言模型的软件安全漏洞智能挖掘方法及系统
- 本发明属于软件安全技术领域，其目的在于提供一种基于大语言模型的软件安全漏洞智能挖掘方法及系统。本发明中的方法包括：获取预处理后漏洞代码数据集；获取CWE漏洞数据，并基于CWE漏洞数据构建得到CWE漏洞库；基于预处理后漏洞...
- 李贝贝曾云龙赵越郝尧李佳琦王雪
- 基于本体的软件安全漏洞模式
- 2024年
- 针对软件缺陷与软件安全漏洞研究中存在的概念混淆问题,对DevSecOps框架下的软件安全漏洞生存期进行研究。基于软件安全漏洞生存期引入漏洞的4种情况,结合漏洞的特点提出软件安全漏洞模式定义,并采用本体方法进行表示。本体是概念化明确的规范说明,能够解决软件安全漏洞研究领域存在的二义性、不一致性、难以共享,以及由分析知识分散所导致的对人员知识和经验过度依赖的问题。以软件安全漏洞模式的分析为基础,兼顾宏观事件表现,构造漏洞分析的3层模型,即事件表示层、行为动作层和漏洞技术层。实例应用所构模型的层次结构实施渗透测试,包括安全风险分析、威胁建模、漏洞分析及渗透攻击等。实验结果表明:基于所提软件安全漏洞模式本体库的改进渗透测试具有科学性和有效性。
- 胡璇陈俊名李海峰
- 关键词：软件安全漏洞本体
- 开源软件安全漏洞数据智能化处理
- 近年来,随着信息技术的迅速普及和互联网的快速发展,应用软件的功能越来越复杂,代码量也急速增加,伴随着安全问题也越来越复杂化。安全漏洞的快速增长已成为全球范围内的普遍现象。由安全漏洞报告组成的安全漏洞数据库在收集和管理国内...
- 孙鸿宇
- 关键词：人工智能安全漏洞检测
- 计算机软件安全漏洞检测技术与应用路径被引量：1
- 2024年
- 软件本质是一种按照特定顺序组织的计算机数据和指令的集合,通常而言软件可以分为系统软件、应用软件和支撑软件等多种类型。其中系统软件是计算机在使用过程中最基本的软件类型,而应用软件是能够实现特定功能的软件系统,支撑软件则是帮助用户进行软件开发的工具性软件。相关软件通常不可避免地会存在漏洞,而这些漏洞会对软件的使用安全性和可靠性造成威胁,本文针对当前计算机软件安全漏洞的检测与应用进行研究,期望对后续的工作有所帮助。
- 刘鹏代昌盛
- 关键词：计算机软件安全漏洞
- 软件安全漏洞预测方法、装置、计算机设备及存储介质
- 本发明涉及软件安全漏洞技术领域，公开了一种软件安全漏洞预测方法、装置、计算机设备及存储介质。其中，方法包括：获取至少两个目标软件基于时间序列排布的目标时间漏洞数据和基于大小序列排布的目标版本漏洞数据；根据目标时间漏洞数据...
- 陈凯钱珂翔张錋王玉曼张道娟赵宇飞
- 一种基于大语言模型的软件安全漏洞智能挖掘方法及系统
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- 李贝贝曾云龙赵越郝尧李佳琦王雪
- 计算机软件安全漏洞检测技术探究
- 2024年
- 随着计算机技术的迅猛进步与普及,计算机软件已成为现代社会的核心组成部分,但计算机软件中存在的安全漏洞,已成为系统安全性与用户隐私保护面临的重大挑战,对两者构成了不容忽视的潜在威胁。本文对计算机软件安全漏洞进行简要概述,并深入探讨计算机软件安全漏洞检测技术,以期提高计算机软件的安全性,减少漏洞带来的风险。
- 王俊迪
- 关键词：计算机软件安全漏洞
- 计算机软件安全漏洞检测技术的应用
- 2024年
- 随着科学技术的发展,计算机技术逐渐成为各行各业的发展关键,借助先进的计算技术,可以在保证作业质量的基础上,显著提高效率。因此,相关人员需要加强对计算机技术的重视。但在实际作业中,计算机作为一种先进设备,需要借助各种软件实现各种功能,因此软件作业质量就成了计算机能否充分发挥功能的关键。在此背景下,相关人员需要结合计算机软件安全管理,深入分析其存在的漏洞,并应用漏洞检测技术,保证计算机软件功能的发挥。
- 高丽英
- 关键词：计算机软件安全漏洞
- 基于深度学习的开源软件安全漏洞预测方法研究
- 2024年
- 针对开源软件的安全漏洞,现有预测方法的召回率和预测精准率较低,预测效果不符合预期。文章研究了基于深度学习的开源软件安全漏洞预测方法,首先将漏洞描述转换成词向量,其次从词向量中学习抽象的漏洞语义特征,并适应开源软件项目和安全项目的数据分布,最终实现漏洞特征的迁移学习。其中,文章利用sigma准则对缺失的数据进行了补全处理,以识别并删除异常数据点;采用多任务学习方法,在所有任务之间共享隐藏层的特征表示,并使用特定的分类器进行漏洞预测。实验结果表明,该方法在召回率和预测精确率方面表现出色,能够更全面地学习漏洞信息并实现良好的分类效果。
- 刘亚鹏
- 关键词：开源软件安全漏洞
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