一种基于人工神经网络的软件源代码漏洞检测方法

摘要

本发明公开了一种基于人工神经网络的软件源代码漏洞检测方法，本发明基于的深度学习和源于语言模型的词向量技术：使得代码的隐含模式能够自动的被深度学习的算法所习得，从而省去了人工提取特征的耗时和繁琐过程；进一步弱化了代码的处理和分析的复杂程度，从而节省代码处理和分析的时间投入。基于ELMo的深度学习构架能够直接接受源代码序列作为输入并输出预测结果，从真正意义上做到在源代码层面上的端到端的检测。