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基于深度学习的软件安全漏洞修复者推荐方法

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摘要

本发明提供了一种基于深度学习的软件安全漏洞修复者推荐方法，具体而言，考虑在修复过程中开发者的行为，一方面将CNN与RNN相结合，同时引入注意力机制提取漏洞的文本特征，另一方面，对开发者多重协作网络过程建模，通过图神经网络获取结构特征向量，从而更精确的发掘出漏洞修复者信息，提高漏洞修复者推荐准确率。

公开/公告号CN114003270A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-01

原文格式PDF
申请/专利权人东南大学;
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申请/专利号CN202111280074.1
发明设计人王红兵;李琪;
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申请日2021-10-29
分类号G06F8/70(20180101);G06F16/33(20190101);G06F16/35(20190101);G06F40/284(20200101);G06F40/30(20200101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构32206 南京众联专利代理有限公司;
代理人张天哲
地址 210000 江苏省南京市麒麟科创园智识路26号启迪城立业园04幢
入库时间 2023-06-19 14:05:00

1. 基于深度学习的软件安全漏洞修复者推荐方法 [P] . 中国专利： CN114003270A . 2022-02-01
2. 基于深度学习的众包软件开发者推荐方法 [P] . 中国专利： CN114048361A . 2022-02-15
3. GPU preferred content recommending apparatus based on GPU computing Using deep learning and method therefor [P] . 韩国专利： KR20200072589A . 2020-06-23

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4. METHOD OF TRADEMARK SIMILARITY DETERMINATION USING LEARNED DEEP LEARNING ENGINE BASED ON RESULT OF TRADEMARK SIMILARITY DETERMINATION, APPARATUS THEREOF, APPARATUS THEREOF, AND COMPUTER SOFTWARE STORED IN COMPUTER READABLE RECORDING MEDIUM [P] . 韩国专利： KR20190030434A . 2019-03-22

机译：基于商标相似度确定，其装置，其装置和存储在计算机可读记录介质中的计算机软件的结果的，基于学习的深度学习引擎的商标相似度确定方法
5. DEEP LEARNING BASED SELF-DRIVING CAR, DEEP LEARNING BASED SELF-DRIVING CONTROL DEVICE, AND DEEP LEARNING BASED SELF-DRIVING CONTROL METHOD [P] . KR102342143B1 . 2021-12-23

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