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GCN DEVICE AND METHOD FOR LEARNING ASSEMBLY CODE AND DETECTING SOFTWARE WEAKNESS BASED ON GRAPH CONVOLUTION NETWORK

机译:基于图卷积网络的GCN设备和学习汇编码的方法和检测软件弱点的方法

摘要

Disclosed is a learning apparatus for generating a detection model for detecting the presence or absence of security weaknesses in assembly code. The learning apparatus corresponds to an assembly code constituting the learning data and generates a CFG (Control Flow Graph) composed of nodes and edges, and each of the nodes is pre-sized. and a vectorization unit that converts ? into a predetermined corresponding matrix, and a learning unit that generates a detection model by learning a learning algorithm using a plurality of corresponding matrices each corresponding to one of the nodes and edge information.
机译:公开了一种用于生成检测模型的学习装置,用于检测汇编代码中的安全弱点的存在或不存在。 学习设备对应于构成学习数据的组装码,并生成由节点和边缘组成的CFG(控制流程图),并且每个节点被预先尺寸。 和转换的矢量化单元? 进入预定的相应矩阵,以及通过使用多个对应矩阵学习学习算法的学习单元来生成检测模型,每个相应的矩阵对应于节点和边缘信息之一。

著录项

  • 公开/公告号KR102327026B1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-11-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 고려대학교 산학협력단;

    申请/专利号KR20200014795

  • 发明设计人 이용준;최진영;

    申请日2020-02-07

  • 分类号G06F21/56;G06F40/40;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-24 22:30:01

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