Ökande antal programvarusårbarheter upptäcks varje år oavsett om de rapporteras offentligt eller upptäcks internt i egen kod. Dessa sårbarheter kan utgöra en allvarlig risk för exploatering och resultera i systemkompromisser, informationsläckage eller överbelastning. Vi utnyttjade rikedomen av C och C++ öppen källkod för att utveckla ett storskaligt system för sårbarhetsdetektering med hjälp av maskininlärning. För att komplettera befintliga märkta sårbarhetsdata sammanställde vi en omfattande datauppsättning av miljontals öppna källkodsfunktioner och märkta den med noggrant utvalda resultat från tre olika statiska analysatorer som indikerar potentiella bedrifter. Med hjälp av dessa datauppsättningar utvecklade vi ett snabbt och skalbart sårbarhetsdetekteringsverktyg baserat på djupt funktionsrepresentationsinlärning som direkt tolkar lexed källkod. Vi utvärderade vårt verktyg på kod från både verkliga programvarupaket och NIST SATE IV-riktmärket dataset. Våra resultat visar att djupt funktionsrepresentation lärande om källkod är ett lovande tillvägagångssätt för automatiserad sårbarhetsdetektering av programvara.
Russell och Al. REF utvecklade ett sårbarhetsdetekteringsverktyg för C och C++ baserat på funktioner som lär sig av ett dataset och arti ciella neurala nätverk.
Automated Vulnerability Detection in Source Code Using Deep Representation Learning
{'venue': '2018 17th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA)', 'journal': '2018 17th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}