April17,2025代碼漏洞檢測(cè)原理與實(shí)踐

代碼漏洞檢測(cè)原理簡(jiǎn)介本章介紹代碼漏洞檢測(cè)是確保軟件安全的重要步驟之一。通過(guò)Python編程語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GraphNeuralNetwork，GNN）的代碼漏洞檢測(cè)系統(tǒng)，在小樣本數(shù)據(jù)集場(chǎng)景中對(duì)軟件代碼中的潛在漏洞進(jìn)行檢測(cè)與分析。通過(guò)本實(shí)踐內(nèi)容，掌握利用代碼屬性圖（CodePropertyGraph，CPG）提取代碼特征，并使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)代碼進(jìn)行建模和漏洞檢測(cè)的基本方法與流程。。1.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GNN是一類專門用于處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，GNN能夠更有效地捕捉圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中的節(jié)點(diǎn)、邊以及它們之間的關(guān)系。這種能力使得GNN在許多需要處理復(fù)雜關(guān)系的數(shù)據(jù)場(chǎng)景中有著廣泛的應(yīng)用，如社交網(wǎng)絡(luò)分析、化學(xué)分子結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、推薦系統(tǒng)等。在代碼分析領(lǐng)域，代碼可以被看作一種圖結(jié)構(gòu)，因?yàn)榇a中的變量、函數(shù)、控制流、數(shù)據(jù)流等可以自然地表示為圖的節(jié)點(diǎn)和邊。

1.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本章將利用GNN在CPG上進(jìn)行信息傳遞與聚合，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)代碼潛在漏洞的檢測(cè)。2.代碼特征提取工具Joern為了利用GNN對(duì)代碼進(jìn)行建模，首先需要將代碼轉(zhuǎn)換成圖結(jié)構(gòu)。Joern是一款用于代碼分析的開源工具，能夠?qū)/C++、Java等語(yǔ)言的代碼轉(zhuǎn)換成CPG。CPG包含了代碼中的多種信息，如語(yǔ)法結(jié)構(gòu)、變量依賴、控制流等，這些信息可以幫助模型更好地理解代碼的邏輯與結(jié)構(gòu)。3.小樣本學(xué)習(xí)

小樣本學(xué)習(xí)是一種在訓(xùn)練樣本較少的情況下，依然能夠有效學(xué)習(xí)和泛化的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。在代碼漏洞檢測(cè)的任務(wù)中，獲取大量帶標(biāo)注的漏洞樣本往往十分困難，因此，如何在小樣本場(chǎng)景下訓(xùn)練出具有良好泛化能力的模型，成為了一個(gè)重要的挑戰(zhàn)。4.遷移學(xué)習(xí)

遷移學(xué)習(xí)是一種將從源任務(wù)（SourceTask）中學(xué)習(xí)到的知識(shí)遷移到目標(biāo)任務(wù)（TargetTask）的方法。對(duì)于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)，可以在一個(gè)大型代碼數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練模型，然后將其應(yīng)用于小樣本的漏洞檢測(cè)任務(wù)中，從而實(shí)現(xiàn)更好的檢測(cè)效果。小結(jié)本小節(jié)主要介紹進(jìn)行代碼漏洞檢測(cè)時(shí)所使用的方法，包括圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、代碼特征提取工具Joern、小樣本學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等。祝同學(xué)們學(xué)習(xí)進(jìn)步！致謝

April17,2025代碼漏洞檢測(cè)原理與實(shí)踐

基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代碼漏洞檢測(cè)本章介紹本實(shí)踐內(nèi)容主要講述如何在Ubuntu操作系統(tǒng)虛擬機(jī)上通過(guò)Python編程語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代碼漏洞檢測(cè)系統(tǒng)。1.實(shí)踐目的學(xué)習(xí)代碼的圖表征方法，嘗試使用joern工具提取代碼特征。學(xué)習(xí)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，嘗試使用GNN模型對(duì)代碼進(jìn)行建模和漏洞檢測(cè)。了解小樣本學(xué)習(xí)，嘗試在小樣本場(chǎng)景下提高模型的泛化能力。了解遷移學(xué)習(xí)的原理與應(yīng)用。2.實(shí)踐環(huán)境環(huán)境3.實(shí)踐過(guò)程(1)了解代碼的圖表征方法，嘗試使用joern工具提取代碼特征(2)了解圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，嘗試使用GNN模型對(duì)代碼進(jìn)行建模和檢測(cè)(3)了解遷移學(xué)習(xí)，嘗試在小樣本場(chǎng)景下提高模型的泛化能力(4)開始進(jìn)行代碼實(shí)現(xiàn)部分。(5)數(shù)據(jù)預(yù)處理(6)數(shù)據(jù)嵌入(7)模型訓(xùn)練評(píng)估(8)主函數(shù)實(shí)現(xiàn)命令工具

（由于過(guò)程較復(fù)雜，教材里有詳細(xì)解釋?。?.實(shí)踐結(jié)果模型對(duì)代碼樣本進(jìn)行漏洞檢測(cè)。存在漏洞的概率>0.5，標(biāo)記為存在漏洞；概率<0.5，標(biāo)記為不存在漏洞。5.參考代碼本課