公开(公告)号：CN119475352A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411576635.6

申请日：2024-11-06

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 苏小红 ,  陶文鑫 ,  张丝敏 ,  柯晔坤 ,  韩一 ,  郑宇

IPC: G06F21/57 ,  G06F18/25 ,  G06F18/24 ,  G06F21/56 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于跨模态细粒度特征对齐和融合的语句级漏洞检测方法，所述方法将高级程序语言代码转换为源代码语句与汇编代码指令序列对齐且源代码变量与汇编代码寄存器对齐的双模态融合信息的汇编代码，通过双模态互切和双模态净化方法对代码进行预处理，得到净化后的源代码切片和汇编代码切片；将净化后到的双模态切片代码段送入编码网络进行双模态特征融合并学习语句的长依赖关系；将双模态信息融合的代码切片高级向量表示送入解码网络，将编码器得到的语义向量转换为特定序列；将解码网络的输出结果送入分类器中判别待测代码语句是否含有漏洞。本发明可检测出包含多种类型的漏洞或跨越多行语句的复杂漏洞结构，有效地降低误报率和漏报率。

公开(公告)号：CN119557885A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411611308.X

申请日：2024-11-12

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 苏小红 ,  陶文鑫 ,  柯晔坤 ,  张丝敏 ,  韩一 ,  李艳龙

IPC: G06F21/57 ,  G06F8/53 ,  G06F18/2431 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明公开了一种基于xLSTM模型的二进制切片级快速漏洞检测方法，该方法采用分段代码表示架构和新型的xLSTM模型。分段代码表示架构由指令编码网络和程序编码网络构成，通过结合指令编码网络和程序编码网络，可以全面捕获代码的细粒度语义信息和全局结构信息，从而增强漏洞检测模型的准确性。除此之外，该方法采用新颖的xLSTM模型，xLSTM引入了指数门控机制，与传统的Sigmoid门控相比，指数门控可以提供更动态的信息过滤能力，有助于改善记忆和遗忘过程。同时，xLSTM在门控计算中引入了额外的归一化和稳定化步骤，提升了模型的稳定性。此外，xLSTM引入了矩阵记忆，这允许并行处理并改善了存储容量。