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基于深度学习的软件漏洞自动检测与修复 下载：108 浏览：2233

陈丽君 李思儒 高颖 张青青 《软件工程研究》 2024年3期

摘要:
本文综述了深度学习在软件漏洞自动检测与修复中的应用现状和技术进展。在漏洞检测方面，深度学习可用于静态和动态分析，生成测试用例等。常用的深度学习模型包括CNN、LSTM和Transformer等。训练和推理可利用GPU/TPU加速。在漏洞修复方面，深度学习可用于自动定位和修补漏洞。主要方法包括基于程序编码器-解码器的生成模型、利用程序语义信息的模型等。未来需要进一步优化模型性能，解决过拟合问题，以及增强可解释性和泛化能力。
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